こんにちは。
ミルクおじさんです。
先ほどロト6に対して、ランダムフォレストの最適化をして数字を抽出しました。
続きましてロト7にも適用していきます。
数字をだしているにもかかわらず選べないのが、とても悔しいですね。
どこまで絞れるかわかりませんが、長期的に結果と照らし合わして絞っていきたいと思います。
ではいってみましょう。
①Pythonにデータを取り込んでモデル化します。
データは、2020年1月から前回までのデータを使用します。
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/5621deba8a18b839c7a4321764bb05e8-6-500x369.jpg)
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/2a831ec055ed4fee4e1d0936ea40500d-5-500x164.jpg)
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/ee3be1d100caf1aa771552d59c2bd436-5-500x355.jpg)
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/5f63f49b6b7d98988e1002a4a4f2d6d5-5-500x261.jpg)
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/04f86ea9c104d100d663feb8a9a65769-6-500x327.jpg)
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/63ead695680eb0c485fa3f134844052f-5-500x285.jpg)
②ランダムフォレストのハイパーパラメーターの最適化を行います。
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/0ae7c62e50dc705df75843b104ce66cd-5-500x349.jpg)
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/2839ab849d9b2c81bd86f4778e9767e3-5-500x143.jpg)
最適化後の訓練データの決定係数は、最適化前の値が小さくなりました。また、テストデータの決定係数は、大きくなりました。
過学習を防ぐことができたと判断します。
③エクセルで予想した数字を検証します。
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/7d2a8a5d380f463388d1c8d4512bef57-3-500x402.jpg)
最適化したランダムフォレストで予想します。
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/40dcbe9d88c96297b642179a653642d8-2-500x369.jpg)
最適化前のモデルでも予想します。
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/60275ab58ebd7cd921d15fb49998721b-4-500x379.jpg)
④表にまとめます。
抽出した数字は3種あります。
①数字がエクセル、最適化前モデルおよび最適化後モデルと一致した数字
②数字がエクセルおよび最適化前モデルと一致した数字
③数字がエクセルおよび最適化後モデルと一致した数字
です。
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/2b40a49243eb9a0d086bd1276584061f-500x252.jpg)
ここから絞るのは、己の勘を信じるところだと思います。
⑤まとめ
ランダムフォレストを最適化して、予想してみました。
何とかして当ててやるとの意気込みでやっています。
また来週検証しながら、少しでも皆様のお役に立てれるように頑張ります。
ではまた。
⑥結果追記
![](http://milkojisan.com/wp-content/uploads/2021/09/image-3-500x215.png)
今回は、完敗ですね。
まだまだ精進が必要です。
ではまた。