一、数据标准化

首先，我们需要对原始数据进行处理，将其转换为可用于机器学习的格式。我们可以将开奖号码中的红球和蓝球分开，将其转换为独热编码，然后将其与期数一起作为特征输入到机器学习模型中。
这里的数据集是我找到的2017年至今的数据集

import re
import csv# 定义正则表达式
pattern = re.compile(r'(\d{7})双色球开机号码：红球：(\d{2}),(\d{2}),(\d{2}),(\d{2}),(\d{2}),(\d{2}) 蓝球：(\d{2}) 开奖号：(\d{2}) (\d{2}) (\d{2}) (\d{2}) (\d{2}) (\d{2}) \+ (\d{2})')# 读取 test.txt 文件
with open('test.txt', 'r',encoding="utf-8") as f:lines = f.readlines()# 初始化数据列表
data = [['期数', '红球1', '红球2', '红球3', '红球4', '红球5', '红球6', '蓝球', '开奖红球1','开奖红球2', '开奖红球3', '开奖红球4', '开奖红球5', '开奖红球6', '开奖蓝球']]# 解析每一行数据
for line in lines:match = pattern.match(line)if match:# 提取匹配结果qishu = match.group(1)shijihongqiu = [match.group(i) for i in range(2, 8)]shijilanqiu = match.group(8)kaijianghongqiu = [match.group(i) for i in range(9, 15)]kaijianglanqiu = match.group(15)# 将提取到的数据添加到 data 列表中data.append([qishu] + shijihongqiu + [shijilanqiu] + kaijianghongqiu + [kaijianglanqiu])# 将数据写入 csv 文件
with open('lottery.csv', 'w', newline='') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerows(data)

二、预测代码

接下来，我们需要选择一个机器学习模型进行预测。由于该数据集中没有常规的y参数，因此我们可以采用无监督学习的方法，对球号之间的关系进行建模，然后根据建好的模型进行预测。

常见的无监督学习算法包括聚类和降维算法。聚类算法可以将数据集中的数据分为不同的组别，每个组别中的数据具有相似的特征。降维算法可以将高维数据降低到低维空间，以便更好地进行可视化和处理。

在这里，我们可以采用聚类算法，例如k-means算法，来将球号进行聚类。具体步骤如下：

读取数据集，将红球1到红球6的6个特征作为X。
对X进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，标准差为1。
使用k-means算法对X进行聚类，将样本划分为k个不同的组别。
对于2023048期的数据，提取红球1到红球6的6个特征作为X，并进行标准化处理。
将2023048期的数据输入到k-means模型中，预测它所属的组别。
根据模型预测出的组别，从训练集中找到同一组别中的数据，并计算这些数据中蓝球出现的频率，将频率最高的蓝球作为预测结果。
但是这里并不使用聚类算法，因为我发现写到最后开机号码是提前给出来的，所以我们用开机号码和开奖号码进行分析。

使用随机森林算法进行预测，下面是Python代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor# 读取数据
data = pd.read_csv('lottery.csv',encoding="gbk")# 提取特征和标签
X = data.drop(['期数', '开奖红球1', '开奖红球2', '开奖红球3', '开奖红球4', '开奖红球5', '开奖红球6', '开奖蓝球'], axis=1)
y = data[['开奖红球1', '开奖红球2', '开奖红球3', '开奖红球4', '开奖红球5', '开奖红球6', '开奖蓝球']]# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上评估模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean squared error:', mse)# 使用模型进行预测
predict_data = pd.DataFrame({'红球1': [2],'红球2': [10],'红球3': [13],'红球4': [17],'红球5': [22],'红球6': [26],'蓝球': [1]
})
predict_result = model.predict(predict_data)
rounded_result = np.round(predict_result)print('预测结果:', rounded_result)

结果如下：

（注：本代码纯属娱乐，投资有风险）

三、后续

中了五块钱

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目录

一、数据标准化

二、预测代码

三、后续

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