Просмотр кода страницы DeepSeek/LSTM.6x45

Чтобы улучшить модель предсказания лотерейных чисел, предлагаю комплексный подход, сочетающий технические улучшения и анализ закономерностей. Вот конкретные шаги:

1. Улучшение данных
Добавьте временные признаки:

<syntaxhighlight lang="python">
# В calculate_additional_features()
features['days_since_last'] = (draws['date'].iloc[i] - draws['date'].iloc[i-1]).days if i > 0 else 0
features['day_of_week'] = draws['date'].iloc[i].weekday()
</syntaxhighlight>

Глубина статистики:

<syntaxhighlight lang="python">
# Замените window_size=100 на динамическое окно
window_size = min(100, i)  # Для начальных тиражей
</syntaxhighlight>

2. Усовершенствованная архитектура модели
Добавьте механизм внимания:

<syntaxhighlight lang="python">
from tensorflow.keras.layers import Attention

# После LSTM слоев:
attention = Attention()([lstm_layer, lstm_layer])
combined = Concatenate()([lstm_layer, attention, features_input])
</syntaxhighlight>

Оптимизация гиперпараметров:

<syntaxhighlight lang="python">
from kerastuner import HyperModel

class LotteryHyperModel(HyperModel):
    def build(self, hp):
        # Тестируем разные конфигурации
        num_layers = hp.Int('num_layers', 1, 3)
        units = hp.Choice('units', [64, 128, 256])
        dropout = hp.Float('dropout', 0.1, 0.5)
        
        # Строим модель с этими параметрами
        ...
</syntaxhighlight>

3. Постобработка предсказаний
Фильтрация нереалистичных комбинаций:

<syntaxhighlight lang="python">
def filter_combination(comb):
    # Проверка четности (3 четных и 3 нечетных)
    even = sum(1 for num in comb if num % 2 == 0)
    # Проверка суммы (средняя ~138)
    sum_ok = 120 <= sum(comb) <= 160
    # Проверка распределения по десяткам
    tens = [num//10 for num in comb]
    unique_tens = len(set(tens))
    
    return even == 3 and sum_ok and unique_tens >= 4
</syntaxhighlight>

4. Альтернативные подходы
Ансамбль моделей:

<syntaxhighlight lang="python">
# LSTM + Gradient Boosting
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# Обучаем GBM на тех же признаках
gbm = GradientBoostingRegressor()
gbm.fit(X_feat_scaled, y_scaled)

# Комбинируем предсказания
lstm_pred = model.predict([X_seq_test, X_feat_test])
gbm_pred = gbm.predict(X_feat_test)
final_pred = 0.7 * lstm_pred + 0.3 * gbm_pred  # Взвешенное среднее
</syntaxhighlight>

5. Анализ результатов
Визуализация важности признаков:

<syntaxhighlight lang="python">
import seaborn as sns

# Для GBM модели
feature_importance = gbm.feature_importances_
sns.barplot(x=feature_importance, y=['hot_count', 'cold_count', 'last_seen', 'frequency'])
</syntaxhighlight>

Точность по позициям:

<syntaxhighlight lang="python">
# Проверяем, на каких позициях чаще угадываем
position_accuracy = []
for pos in range(6):
    correct = sum(1 for pred, real in zip(predictions, y_test) if pred[pos] in real)
    position_accuracy.append(correct/len(y_test))

plt.bar(range(1,7), position_accuracy)
plt.title('Точность по позициям')</syntaxhighlight>

6. Регулярное обновление
Автоматический пайплайн:

<syntaxhighlight lang="python">
# Еженедельное обновление
import schedule
import time

def weekly_job():
    update_data()
    retrain_model()
    make_predictions()

schedule.every().week.do(weekly_job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)
</syntaxhighlight>

Ключевые улучшения:
Гибридная архитектура - комбинаци