トップ TensorFlowに関する質問 Python AI　宝くじ当選番号予測　ロト7

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「銀行家の丸め」にならないように修正

2020/09/29 12:14

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sfdust

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@@ -156,7 +156,15 @@
 ```
+from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
+n0 = next_prediction[0][0]
+n1 = Decimal(str(n0))
+n2 = n1.quantize(Decimal('0'), rounding=ROUND_HALF_UP)
-print("次の当選番号の予測は: {}".format(e[round(next_prediction[0][0])]))
+print("次の当選番号の予測は: {}".format(e[n2]))
 ```

ｆ

2020/09/29 12:14

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sfdust

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@@ -150,13 +150,13 @@
 next_prediction[0][0]は予測されたインデックスを表しているのですから、
-単純に次のようにすればよいです。
+単純に次のようにすればよいと思います。
 ```
-print("次の当選番号の予測は: {}".format(e[int(next_prediction[0][0])]))
+print("次の当選番号の予測は: {}".format(e[round(next_prediction[0][0])]))
 ```

回答篇

2020/09/25 11:22

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sfdust

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@@ -144,9 +144,21 @@
-戻し方を明かしちゃうと勉強にならないので、~~明日までに~~考えてみてください。
+~~戻し方を明かしちゃうと勉強にならないので、明日までに考えてみてください。~~
+next_prediction[0][0]は予測されたインデックスを表しているのですから、
+単純に次のようにすればよいです。
+```
+print("次の当選番号の予測は: {}".format(e[int(next_prediction[0][0])]))
+```
 ※私は数学に詳しくないので、このアプローチが本当に正しい答えを導くかどうかについては保証しません。

ｘ

2020/09/25 11:17

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sfdust

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@@ -152,4 +152,6 @@
 あくまでコピペ元のプログラムのアプローチを生かす形での、正しそうな答えを導くためのショートカットを示しただけです。
+（組み合わせをマッピングしたインデックスのトレンドが、組み合わせの予測に使えるかといわれれば、大いに疑問）
 たぶん、各数字の出現頻度等を考慮した、もっとまっすぐなアプローチをご存知の方がいるはず。

ｘ

2020/09/24 14:56

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sfdust

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@@ -150,6 +150,6 @@
 ※私は数学に詳しくないので、このアプローチが本当に正しい答えを導くかどうかについては保証しません。
-あくまで既存のプログラムを生かす形での、正しそうな答えを導くためのショートカットなアプローチを示しただけです。
+あくまでコピペ元のプログラムのアプローチを生かす形での、正しそうな答えを導くためのショートカットを示しただけです。
-たぶんもっとまっすぐなアプローチをご存知の方がいるはず。
+たぶん、各数字の出現頻度等を考慮した、もっとまっすぐなアプローチをご存知の方がいるはず。

ｆ

2020/09/24 14:52

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sfdust

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@@ -68,9 +68,11 @@
     a = [m for m in range(37)]
-    d = {tuple(p):i for i, p in enumerate(itertools.combinations(a, 7))}
+    #1〜37の数字の組み合わせパターンを登録
+    d = {tuple(p): i for i, p in enumerate(itertools.combinations(a, 7))}
-    e = {v:k for k, v in d.items()}
+    e = {v: k for k, v in d.items()}

順列→組み合わせに修正

2020/09/24 14:47

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sfdust

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@@ -64,21 +64,23 @@
 ```
     import itertools
     a = [m for m in range(37)]
-    d = {tuple(p):i for i, p in enumerate(itertools.permutations(a, 7))}
+    d = {tuple(p):i for i, p in enumerate(itertools.combinations(a, 7))}
+    e = {v:k for k, v in d.items()}
     #パターンをキーとしてインデックスをマッピングする。
     data = dataframe.index.map(
-        lambda _:d[
+        lambda _:d[ tuple(sorted(
-            (dataframe.第1数字[_])-1 ,
+           [(dataframe.第1数字[_])-1 ,
             (dataframe.第2数字[_])-1 ,
@@ -91,6 +93,10 @@
             (dataframe.第6数字[_])-1 ,
             (dataframe.第7数字[_])-1
+           ]
+           ))
         ]
@@ -126,13 +132,13 @@
 Test Score: 0.187 RMSE
-次の当選番号の予測は: 87750434816
+次の当選番号の予測は: 5597193.5
 Time: 3.3sec
 ```
-で、あとは出てきた答え(上で言えば「87750434816」)を、各数字に戻せばよい。
+で、あとは出てきたnext_prediction(上で言えば「5597193.5」)を、求めるべきこたえに戻せばよい。

2020/09/24 14:46

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sfdust

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@@ -70,7 +70,7 @@
     a = [m for m in range(37)]
-    d = {tuple(p):i for i, p in itertools.permutations(a, 7)}
+    d = {tuple(p):i for i, p in enumerate(itertools.permutations(a, 7))}
     #パターンをキーとしてインデックスをマッピングする。

ｃ

2020/09/24 14:22

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sfdust

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@@ -46,7 +46,7 @@
-一方、LOTO7は３７までの数字を使用しています。
+一方、LOTO7は1から37までの数字を7つ、重複なしに選択するものです。
@@ -72,7 +72,7 @@
     d = {tuple(p):i for i, p in itertools.permutations(a, 7)}
+    #パターンをキーとしてインデックスをマッピングする。
     data = dataframe.index.map(

ｋ

2020/09/24 14:16

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sfdust

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@@ -52,9 +52,9 @@
 したがって、仮に上記のように２桁で区切ってデータを与えても、
-**内部では１０,２９５,４７２までの数が書かれたサイコロを仮定して出る目を予測することになり、
+**内部では、（データによるが）最大で３７３６３５３４３３３２３１までの数が書かれたサイコロを仮定して出る目を予測することになってしまい、
-考えるべきパターンを取りこぼしてしまう**ため、
+実際に存在するパターン以外のパターンまで計算に使う可能性がある**ため、
 正しそうな答えを導くことはできないのではないでしょうか。

ｆ

2020/09/24 14:14

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sfdust

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@@ -52,7 +52,7 @@
 したがって、仮に上記のように２桁で区切ってデータを与えても、
-**内部では37373737373737までの数が書かれたサイコロを仮定して出る目を予測することになり、
+**内部では１０,２９５,４７２までの数が書かれたサイコロを仮定して出る目を予測することになり、
 考えるべきパターンを取りこぼしてしまう**ため、
@@ -60,31 +60,39 @@
-そこで、出来る限り同じアプローチ（プログラムを変えずにやるという意味で）でやるという前提に立てば
-下記のように７桁の３７進法の数字を、１０進数に線形にあてはめた数字をデータとして投入する、というやり方になるかもしれませんね。
+そこで、ロト７の全パターンを、１０進数に線形にあてはめた数字をデータとして投入する、というやり方になるかもしれませんね。
 ```
+    import itertools
+    a = [m for m in range(37)]
+    d = {tuple(p):i for i, p in itertools.permutations(a, 7)}
     data = dataframe.index.map(
-        lambda _:int(
+        lambda _:d[
-            (dataframe.第1数字[_]-1)*(37**0) +
+            (dataframe.第1数字[_])-1 ,
-            (dataframe.第2数字[_]-1)*(37**1) +
+            (dataframe.第2数字[_])-1 ,
-            (dataframe.第3数字[_]-1)*(37**2) +
+            (dataframe.第3数字[_])-1 ,
-            (dataframe.第4数字[_]-1)*(37**3) +
+            (dataframe.第4数字[_])-1 ,
-            (dataframe.第5数字[_]-1)*(37**4) +
+            (dataframe.第5数字[_])-1 ,
-            (dataframe.第6数字[_]-1)*(37**5) +
+            (dataframe.第6数字[_])-1 ,
-            (dataframe.第7数字[_]-1)*(37**6)
+            (dataframe.第7数字[_])-1
-        )
+        ]
     )

ｊ

2020/09/24 14:12

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sfdust

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@@ -38,11 +38,11 @@
 0〜9で成り立っていることを奇貨として、
-３つの数を10進法で最大３桁となる整数yに変換し、各時点xに対するyの動きを分析・予測するものです。
+３つの数を10進法で最大３桁となる整数yに変換し、各時点xに対するyを線形にプロットしたグラフを分析・予測するものです。
-イメージしやすい言い方をすれば、**000から999の数字が書かれた「1000面体のサイコロ」を振って出た目の過去の記録を分析して、次に振って出る目を予測している**のです。
+イメージしやすい言い方をすれば、**000から999の数字が書かれた「1000面体のサイコロ」を振って出た目の過去の記録を分析して、次に振って出る目を予測している**のです。（実際は実数で計算しているので語弊はありますが）
@@ -52,19 +52,11 @@
 したがって、仮に上記のように２桁で区切ってデータを与えても、
-**内部では1010101010101から37373737373737までの「連続数」が書かれた36363636363637面のサイコロを仮定して出る目を予測することになり、
+**内部では37373737373737までの数が書かれたサイコロを仮定して出る目を予測することになり、
-予測段階でこの世界では異端となる38以上の数を扱うことになってしまう**ため、
+考えるべきパターンを取りこぼしてしまう**ため、
-正しそうな答えを導くことはできません。
+正しそうな答えを導くことはできないのではないでしょうか。
-(元となるデータに38以上の数字が含まれていなくとも、予測計算段階でその前提が崩れる）
-一見いいアイデアだと思ったのに。。。残念！

ｆ

2020/09/24 13:42

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sfdust

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@@ -38,7 +38,7 @@
 0〜9で成り立っていることを奇貨として、
-３つの数字を３桁の数字yに変換し、各時点xに対する３桁の数字yの動きを分析・予測するものです。
+３つの数を10進法で最大３桁となる整数yに変換し、各時点xに対するyの動きを分析・予測するものです。

ｆ

2020/09/24 13:35

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sfdust

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@@ -34,7 +34,7 @@
 元のプログラムは、３つの数字データを元に予測するものですが、
-日本で発売されている数字選択式全国自治宝くじのひとつである「NUMBERS31」が使う各数字が
+日本で発売されている数字選択式全国自治宝くじのひとつである「NUMBERS3」が使う各数字が
 0〜9で成り立っていることを奇貨として、

ｃ

2020/09/24 13:34

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sfdust

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@@ -84,7 +84,7 @@
             (dataframe.第3数字[_]-1)*(37**2) +
-            (dataframe.第4数字[_]-1)*(37**3)+
+            (dataframe.第4数字[_]-1)*(37**3) +
             (dataframe.第5数字[_]-1)*(37**4) +

2020/09/24 13:32

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sfdust

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@@ -78,19 +78,19 @@
         lambda _:int(
-            (dataframe.第1数字[_]-1)*37**0 +
+            (dataframe.第1数字[_]-1)*(37**0) +
-            (dataframe.第2数字[_]-1)*37**1 +
+            (dataframe.第2数字[_]-1)*(37**1) +
-            (dataframe.第3数字[_]-1)*37**2 +
+            (dataframe.第3数字[_]-1)*(37**2) +
-            (dataframe.第4数字[_]-1)*37**3 +
+            (dataframe.第4数字[_]-1)*(37**3)+
-            (dataframe.第5数字[_]-1)*37**4 +
+            (dataframe.第5数字[_]-1)*(37**4) +
-            (dataframe.第6数字[_]-1)*37**5 +
+            (dataframe.第6数字[_]-1)*(37**5) +
-            (dataframe.第7数字[_]-1)*37**6
+            (dataframe.第7数字[_]-1)*(37**6)
         )
@@ -140,4 +140,8 @@
+※私は数学に詳しくないので、このアプローチが本当に正しい答えを導くかどうかについては保証しません。
-※私は数学に詳しくないので、このアプローチが本当に正しい答えを導くかどうかについては保証しません。あくまで既存のプログラムを生かす形での、正しそうな答えを導くためのショートカットなアプローチを示しただけです。
+あくまで既存のプログラムを生かす形での、正しそうな答えを導くためのショートカットなアプローチを示しただけです。
+たぶんもっとまっすぐなアプローチをご存知の方がいるはず。