通过python简单预测彩票下次是否中奖：LSTM、LogisticRegression

背景：根据往期历史中奖记录，预测下次中奖的概率！总共有日期和中奖结果两个字段，中奖为1，不中奖为0，休息日的记录删除不要！

一：LSTM预测

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 准备训练数据
df = pd.read_excel('zj.xlsx', sheet_name='武神')
data = df['结果'].tolist()

n_steps = 5  # 每个样本的时间步数，可以自己设置，这里意思是根据前五次结果预测第六次的
X, y = [], []
for i in range(len(data) - n_steps):
    X.append(data[i:i+n_steps])
    y.append(data[i+n_steps])
X = np.array(X).reshape(-1, n_steps, 1)
y = np.array(y)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, 1)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=1)

# 使用模型进行预测
test_data = data[-5:]  # 用于预测的最后五个中奖结果
test_input = np.array(test_data).reshape(1, n_steps, 1)
prediction = model.predict(test_input)
prediction = np.round(prediction)  # 四舍五入为最接近的整数
print("预测结果:", prediction)


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二、LogisticRegression预测

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 假设data.csv是包含日期和中奖结果的数据文件
data = pd.read_excel('zj.xlsx', sheet_name='武神')
# print(data.head())

# 确保日期是日期时间类型
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])

# 排序数据按照日期
data = data.sort_values('日期')

# 转换中奖结果为0和1
# data['结果'] = data['结果'].apply(lambda x: 1 if x == '中奖' else 0)

# 构建特征和标签
data['前一次结果'] = data['结果'].shift()  # 前一次的中奖结果
data = data.dropna()  # 去除NaN值

X = data[['前一次结果']]
y = data['结果']

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测下一次中奖结果
last_result = data['结果'].iloc[-1]  # 最后一次的中奖结果
prediction = model.predict([[last_result]])
if prediction[0] == 1:
    print("预测值为：", prediction)
    print("下一次可能中奖！")
else:
    print("预测值为：", prediction)
    print("下一次可能不会中奖。")

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三、简单概率预测

# 假设这是你的历史数据，1代表中奖，0代表未中奖
historical_data = [1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1]

# 计算中奖的次数
win_count = sum(historical_data)
total_draws = len(historical_data)

# 计算中奖的概率
win_probability = win_count / total_draws

print(f"中奖概率为: {win_probability}")

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