ビンゴ5: 第86回のAI予測数字

 

 



 

ビンゴ5の第86回(2018年11月28日抽選)のAI(ディープラーニング)予測数字は、以下になります。

2つの予測値を提示します。ビンゴ5をご購入されている方は、ご参考までにご覧ください。

 

4,6,15,20,22,29,35,40 (セット球Aの場合)

5,9,11,20,25,27,34,40  (セット球Hの場合)

 


AI予測方法としてディープラーニングを採用して実施しています。
ディープラーニングをご存知の方、ご興味のある方に参考まで情報を提示致します。
AI予測とひとくちに言っても、条件ややり方が違うと精度も異なります。
他の方が実施している予測結果とは必ず違うものとなります。
(同じ設定になることは、あり得ないとも言えます。)
特に当方の方法は、使用するデータを加工していますので条件が同じでも、
他の方が実施している結果と同じになることはありません。
BINGO5のセット球は8つあり、8つの予測結果がでる設定となっています。
当方の予測でセット球を2個に絞り、2個の予測値を出します。
いずれにしても、研究中であり不定期に設定変更を試行していく予定です。

(正解率50%を超えることができれば、販売データに移行したいと考えています。)

 

<ディープラーニングの実施条件>
プログラミング言語:Python
ライブラリ:keras
バックエンド:Theano
ニューロン数:[中間層1]100 [中間層2]64
Dropout:[中間層1]30% [中間層2]30%
エポック数: 40000
テストデータの割合: 10% (学習データ: 90%)

 

<使用データ>
特徴量の次元(入力の次元): 2 (当選数字の前の2回分の特徴を探す設定)
データ数: 664 (2018年11月22日時点までの全データを使用)

 

<テストデータの正解率>

正解率:30.2%

この数値は、単純には、テストで当選予測できた割合を示しています。

今後、過学習にならないように90%を目指したい。

言ってしまうと、現時点の予測では3割しか当たらないということで8個のうち3割ですから、2.4個なので

2~3個しかあたらない、と事前にわかるわけです

(平均でみるとですので、抽選会によってのばらつきがありますので、実際には1個だったり、4個だったりということですが)。

逆に見れば、正解率が低い数字を出して、消去法に使う方法もあるわけです。

そういったことも検討していきたいと考えています。

 

<損失関数>

損失関数は、過学習の有無を判定する指標です。発散する場合は、過学習がおきていることになります。

なんとか発散せず、過学習をまぬがれているが収束するには至っていない。

ゼロ付近に収束できるような方法を模索する必要がある。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


 

 

 

 

 

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