第1912回 宝くじ ロト6の予想をGPT-V2beroMAXで予想してみた
GPT-V2beroMAXで次回ロト6を予想してみた! 結果は、こんな感じ
データ分析もしています。毎度です GPT-V2beroMAXの開発者です。
今回も有料記事で販売中のGPT-V2beroMAX https://note.com/ac130/n/nf417201e5a3d ロト6を攻略していきます。
これから 私の記事では このGPT-V2beroMAX を多用した記事になっていきますので皆様方もぜひ 有料記事購入して一緒に遊んでいきましょう!
アルゴリズムを色々変えて推論させてみた。
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13: 245回
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次回の予想:
予想 1: 17 42 5 11 43 19
予想 2: 13 6 31 43 37 22
予想 3: 5 40 34 32 33 24 3個的中
予想 4: 34 9 15 31 30 16
予想 5: 2 5 36 15 24 34
予想 6: 21 29 7 30 39 1
予想 7: 30 14 34 32 28 19
予想 8: 41 22 35 19 15 2
予想 9: 21 26 17 31 19 3
予想 10: 10 26 21 39 6 7
当選番号 01 11 24 29 33 34
予想3が 3個一致 ですね。
出現回数の正規化: 各数字の出現回数を正規化して確率に変換します。
過去の当選番号との関連性の分析: 過去の当選番号が次の当選番号に与える影響を分析します。これは、各数字が次の回で出現する確率を計算するために使用します。
次回の予測: 出現確率と過去の当選番号の影響を組み合わせて、次回の予測を行います。random.choices関数を使って、確率に基づいて次回の予測を行います。
この手法は、出現回数の偏差と前回の当選数字の関係を確率的に反映するものであり、近似的な予測を行うことができます。ただし、宝くじは本質的にランダムな要素が強いため、完全な予測は不可能です。
最終的にこの数値のアルゴリズムで終了した。 どのアルゴリズムも
有効ではあるが当選一致を計算するのは至難である
1. 履歴データの分析
過去の当選番号の履歴データを用いて、統計的に出現頻度の高い数字を優先的に選ぶ方法です。これはすでに行っている方法です。
2. パターン認識
出現する数字のパターンやトレンドを見つけるために、機械学習アルゴリズムを用いる方法です。例えば、以下のような機械学習の手法が考えられます。
クラスタリング: 数字のグループを見つける。
時系列予測: 数字の出現パターンを時間軸で予測する。
3. 強化学習
強化学習アルゴリズムを使用して、予測モデルをトレーニングすることも考えられます。エージェントが過去のデータに基づいて行動を学習し、報酬を最大化するための戦略を見つける方法です。
4. ハイブリッドアプローチ
上記の方法を組み合わせて、より高精度な予測モデルを作成することも考えられます。
結果が発表されたようです。 当選番号は 01 11 24 29 33 34
予想が全滅に近いですね 予想3が 3個一致 あるだけですね。
これは最初のアルゴリズムですね。 複雑化していくほど ハズレになっていくように見えます。どうなんでしょうね 残念な結果ですね 確かに
完全予測できるソフトがあれば 夢が叶いますから いいんですが
GPT-V2beroMAXを300万部売って頑張ることにしますので皆さんも
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