AI予測方法の概要
このロト6予測には、Pythonと複数の機械学習ライブラリを活用しています。
具体的には、以下のようなステップで予測を行っています。
具体的には、以下のようなステップで予測を行っています。
- 過去データの収集と整形: 過去のロト6全抽選データを収集し、コンピュータが扱いやすい形式に整形します。日付、当選回数、本数字、ボーナス数字を抽出し、必要なクリーニングを行います。
- 特徴量エンジニアリング: 予測の精度を高めるため、過去のデータから様々な「特徴量」を生成します。これには以下のようなものが含まれます。
- 数字の差分: 当選数字間の間隔（例: 2番目の数字 – 1番目の数字）。
- 奇数/偶数比率: 当選数字に占める奇数と偶数の割合。
- 高数/低数比率: 数字の範囲を分割し、その範囲に属する数字の割合。
- 連続数字: 連続して出現する数字の有無とその最大数。
- 合計値の範囲: 当選数字の合計値がどの範囲に収まるか。
- ホット数/コールド数: 直近の抽選で頻繁に出現している数字（ホット数）と、長い間出ていない数字（コールド数）の出現比率。
- 各数字の出現頻度と間隔: 各数字が過去にどれくらいの頻度で出ていて、最後に登場してから何回経過しているか。
- モデルの訓練と予測:生成した特徴量を使い、各数字（1から43まで）が出現するかどうかを個別に予測する複数の機械学習モデルを訓練します。今回は特に高性能なXGBoostモデルを採用しています。
最新の抽選回の特徴量に基づいて、各数字の次回出現確率を計算し、その確率が高い順に推奨数字を導き出します。
次回のロト6予測結果
現在計算中…
結果を10秒後に表示します…
各数字の予測確率は、計算完了後に表示されます。
今回は、過去の膨大なデータを元に機械学習モデルが弾き出した、次回のロト6推奨数字をご紹介します。
AIがどのようなロジックで予測しているのか、その方法から結果、そして重要な注意事項まで、詳しく解説していきます。