ロト6をpython、機械学習（tensorflow）で予想するソースコード

AIを使ってロト6を予想するためのソースコードを公開します。ソースコードはPythonで書かれており、tensorflow(LSTM)を使用しています。LSTMは時系列データを学習（回帰・分類）し、予測することができます。

ロト6の過去の抽選結果をLSTMモデルで学習させます。最新の抽選結果から次回の抽選数字を予測できます。

このコードを実行するには、ロト6の全抽選結果を格納したファイル（loto6data.npy）が必要です。このファイルを次の記事のコードを実行することで作成できます。

このloto6data.npyがあれば以下の機械学習での予測コードを実行できます。

AI、機械学習のライブラリはバージョンの依存関係が複雑なので、anacondaのpythonを用い、必要なライブラリは、anaconda install ～、でインストールしてください。

環境
python 3.10
vscode

特徴量、Xには過去20回（n=20の場合）の抽選数字、yはその次の抽選数字をディープラーニングで学習させます。

1～20回の抽選数字に対して、21回、
2～21回の抽選数字に対して、22回、
3～22回の抽選数字に対して、23回、

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：

のように過去の抽選回（トレーニングデータとテストデータに分けるので、実際には全抽選回の80%）の抽選数字を学習させ、モデルを構築します。

直近、最新20回の抽選数字を与えることで、次の抽選数字を予測できます。

過去20回は、変数を変更することで変更するこができます。

また、ニューラルネットワークモデルのパラメタをチューニングすることもできます。これにより予測精度を上がられる可能性があります。

読み込むファイルをミニロトやロト7の抽選結果に変えることで、ミニロト、ロト7の予想も可能です。

ネット上にpython、機械学習でロト6を予測するコードがありますが、どれも実際には動くものではありませんでした。この本当に動くプログラムのソースコードはとても価値があります。

以下のソースコードは、確実に動きます。