📌【AI予想】AIエンジニアpro_2による数字選択式宝くじAI予想サイト㊙️Pythonによる機械学習で次回当選数字を予測し5点公開‼️　▶ナンバーズ3,ナンバーズ4,ロト6,ロト7,ミニロト　🚩note内でNo.1を目指し日々アップデート👆　人工知能AIの力を実績からご確認下さい🎁

📌現役AIエンジニアのTOP5で運営中

🔵AIエンジニアpro_1　▶的中バランス重視型
🟢AIエンジニアpro_2　▶ストレート当選重視型
🟠AIエンジニアpro_3　▶射出傾向重視型（矢&風車番）
🔴AIエンジニアpro_4　▶ボックス当選重視型
🟡AIエンジニアpro_5　▶直近傾向重視型

※6曜、曜日、合計、奇数偶数、複数出現などのデータを含んでいますが、TOP5での予想数字は全て違います。

📌数字選択式宝くじ抽選日&AI予想数字公開日

👩‍🎓月曜日▶ナンバーズ3・ナンバーズ4・ロト6
👩‍🎓火曜日▶ナンバーズ3・ナンバーズ4・ミニロト
👩‍🎓水曜日▶ナンバーズ3・ナンバーズ4
👩‍🎓木曜日▶ナンバーズ3・ナンバーズ4・ロト6
👩‍🎓金曜日▶ナンバーズ3・ナンバーズ4・ロト7

📌AI予想数字の当選実績（過去３か月）

🚩AIエンジニアによる数字選択式宝くじAI予想サイト‼️
🚩note内でNo.1を目指し日々アップデート‼️
🚩抽選後の21時までに解析し次回当選数字を予測し公開‼️
🚩Pythonによる機械学習で次回当選数字を予測し5点公開‼️
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👩‍🎓当選したらここに記載します

📌24年05月予想的中結果🎁当選おめでとうございます‼️

🚩第6459回2024年05月01日(水)🚩ナンバーズ3ストレート🚩73,200円

📌24年04月予想的中結果🎁当選おめでとうございます‼️

🚩第1890回2024年04月25日(木)🚩ロト6 　4等🚩9,700円
🚩第6455回2024年04月25日(木)🚩ナンバーズ3ボックス🚩13,300円
🚩第1279回2024年04月16日(火)🚩ミニロト   4等🚩1,000円
🚩第1886回2024年04月11日(木)🚩ロト6 　4等🚩6,700円
🚩第6441回2024年04月05日(金)🚩ナンバーズ4ボックス🚩93,900円
🚩第1884回2024年04月04日(木)🚩ロト6 　5等🚩1,000円

📌24年03月予想的中結果🎁当選おめでとうございます‼️

🚩第1882回2024年03月28日(木)🚩ロト6 　4等🚩5,400円
🚩第6431回2024年03月22日(金)🚩ナンバーズ3ボックス🚩15,200円
🚩第0567回2024年03月22日(金)🚩ロト7　6等🚩1,100円
🚩第0566回2024年03月15日(金)🚩ロト7　5等🚩1,400円
🚩第1274回2024年03月12日(火)🚩ミニロト   3等🚩11,100円
🚩第0565回2024年03月08日(金)🚩ロト7　5等🚩1,300円

📌24年02月予想的中結果🎁当選おめでとうございます‼️

🚩第6414回2024年02月28日(水)🚩ナンバーズ3ストレート🚩88,900円
🚩第1871回2024年02月19日(月)🚩ロト6 　4等🚩6,200円
🚩第1868回2024年02月08日(木)🚩ロト6 　5等🚩1,000円
🚩第6395回2024年02月01日(木)🚩ナンバーズ4ボックス🚩38,200円

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📌サンプルプログラム

過去の数字選択宝くじのビッグデータからの、次回の抽選数字を解析して記事で公開しています。クイックピックや思い付きや運に頼るよりも、AIによる解析で効率よく当選数字を絞り込むことが出来ます。

# メイン関数
def run():
  # ファイル読み込み
  df = pd.read_csv("./input/Numbers3.csv", header=1, encoding="shift_jis")

  # データフレーム化
  num_cols = ['ストレート口数', 'ストレート金額', 'ボックス口数', 'ボックス金額', 'セットストレート口数',
              'セットストレート金額', 'セットボックス口数', 'セットボックス金額', 'ミニ口数', 'ミニ金額']
  for col in num_cols:
      df[col] = df[col].str.replace(",", "")
  df[num_cols] = df[num_cols].astype(float)

  # 当選番号を文字列化
  df['当せん番号_文字列'] = df['当せん番号'].astype(str)

  # 当選番号を0埋め
  df['当せん番号_文字列'] = df['当せん番号_文字列'].str.zfill(3)

  # 当選番号の各桁を抽出
  df['当せん番号_百'] = df['当せん番号_文字列'].str[0].astype(int)
  df['当せん番号_十'] = df['当せん番号_文字列'].str[1].astype(int)
  df['当せん番号_一'] = df['当せん番号_文字列'].str[2].astype(int)

  # 偶数奇数判定
  df['当せん番号_偶奇判定'] = df['当せん番号'].apply(lambda x: even_odd_check(x))
  df['当せん番号_百_偶奇判定'] = df['当せん番号_百'].apply(lambda x: even_odd_check(x))
  df['当せん番号_十_偶奇判定'] = df['当せん番号_十'].apply(lambda x: even_odd_check(x))
  df['当せん番号_一_偶奇判定'] = df['当せん番号_一'].apply(lambda x: even_odd_check(x))

  # 3桁の数字の合計
  df['当せん番号_3桁の合計'] = df['当せん番号_百'] + df['当せん番号_十'] + df['当せん番号_一']

📌当選を保証するものではありませんので自己責任でご利用ください。

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