『💰ゴールデンナンバーズAI』☆ロト&ナンバーズ当選数字予測システム🔑

2024年の最新データを基にしたAIナンバーズ予想システムをPythonで開発しました。使用しているシステムは、過去の当選データを解析し、次回の当選番号を予測するために設計されています。

💰技術環境と使用プログラム

• Python 3.9: メインプログラミング言語

• Pandas: データ解析ライブラリ。データの読み込み、整形、解析を担当します。

• NumPy: 数値計算ライブラリ。高速な数値計算を行います。

• scikit-learn: 機械学習アルゴリズムを提供するライブラリ。モデルの学習と予測に使用します。

• TensorFlow: ディープラーニングフレームワーク。複雑なモデルの構築と学習に使用します。

• BeautifulSoup: ウェブスクレイピングツール。ウェブからデータを収集するために使用します。

• Selenium: ウェブブラウザ自動化ツール。動的なウェブページからデータを収集するために使用します。

• Flask: ウェブアプリケーションフレームワーク。ユーザーインターフェースを提供します。

💰予測手法

1. データ収集: BeautifulSoupとSeleniumを使って、過去のナンバーズの当選データをウェブから収集します。

2. データ前処理: PandasとNumPyを使って、収集したデータのクリーニングと整形を行います。

3. モデル構築: scikit-learnとTensorFlowを使い、以下のようなモデルを構築します。

   • ランダムフォレスト: 多数の決定木を用いて、データから特徴を学習し、予測を行います。

   • LSTM: 長短期記憶（Long Short-Term Memory）ネットワークを使用し、時系列データのパターンを学習します。

4. 予測: 構築したモデルを使って、次回の当選番号を予測します。

💰データ収集スクリプト (data_collection.py)

url = 'ナンバーズのデータソースURL'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 必要なデータを抽出し、データフレームに変換
data = []
table = soup.find('table', {'id': 'results'})
rows = table.find_all('tr')
for row in rows[1:]:
    cols = row.find_all('td')
    date = cols[0].text
    number = cols[1].text
    data.append([date, number])
df = pd.DataFrame(data, columns=['date', 'number'])
df.to_csv('numbers_data.csv', index=False)

💰モデル構築スクリプト (model_building.py)

# データの読み込みと前処理
data = pd.read_csv('numbers_data.csv')
data['number'] = data['number'].astype(int)
X = data[['date']]
y = data['number']

# ランダムフォレストモデルの構築
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf_model.fit(X, y)

# LSTMモデルの構築
lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
lstm_model.add(LSTM(50))
lstm_model.add(Dense(1))
lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
generator = TimeseriesGenerator(X.values.reshape(-1, 1), y, length=10, batch_size=32)
lstm_model.fit(generator, epochs=50)

💰予測スクリプト (prediction.py)

# 新しいデータの準備
new_data = pd.read_csv('new_numbers_data.csv')

# 予測
rf_prediction = rf_model.predict(new_data)
lstm_prediction = lstm_model.predict(new_data.values.reshape(-1, 1))

print('ランダムフォレスト予測:', rf_prediction)
print('LSTM予測:', lstm_prediction)

💰ランダムフォレスト（Random Forest）を選んだ理由

1. 高い予測精度: ランダムフォレストは、多数の決定木を構築し、その平均を取ることで予測精度を向上させます。

2. 扱いやすさと汎用性: ランダムフォレストは分類問題や回帰問題の両方に対応しており、さまざまな種類のデータに適用可能です。ナンバーズの予測では、当選番号という離散的な値を予測するため、ランダムフォレストの適用が効果的です。

3. 特徴量の重要度評価: ランダムフォレストは、各特徴量の重要度を計算することができます。

4. 耐ノイズ性: ランダムフォレストはデータのノイズに対して比較的頑健です。複数の決定木を用いることで、個々の木が持つノイズの影響を平均化し、安定した予測を提供します。

5. パラメータのチューニングが比較的簡単: ランダムフォレストにはいくつかのハイパーパラメータがありますが、他のモデルと比較して適切なパラメータを見つけるのが比較的簡単です。

#数字選択式宝くじ
#ナンバーズ3
#ナンバーズ4
#NUMBERS3
#NUMBERS4
#ナンバーズ3予想
#ナンバーズ4予想
#ロト6
#ロト6予想
#ロト7
#ロト7予想
#ミニロト
#ミニロト予想