연금복권 예측 알고리즘

연금복권 예측 시스템은 최신 회차 데이터를 기반으로 예측 모델을 학습하여, 다음 회차의 당첨 번호 조합을 산출합니다. 다음은 연금복권 예측 알고리즘의 세부 과정입니다.

1. 데이터 크롤링 및 전처리

• 데이터 크롤링: 연금복권 공식 사이트에서 최신 회차의 당첨 번호 데이터를 주기적으로 크롤링하여 CSV 파일로 저장합니다.
• 데이터 정규화: 수집된 숫자 데이터를 0과 9 사이로 정규화하고, 시계열 데이터로 재구성합니다.
• 시퀀스 생성: 최근 N회차(예: 10회)의 데이터를 입력 시퀀스로 사용하며, 이를 통해 연속된 패턴을 모델에 학습시킵니다.

2. LSTM 기반 모델 학습

• 모델 구성: 본 시스템은 두 개의 LSTM 층과 드롭아웃 레이어를 포함하는 심층 신경망을 사용합니다. 이 구조는 시계열 데이터의 순차적 특성을 효과적으로 학습합니다.
• 학습 전략: 모델은 과거 회차 데이터의 패턴을 학습하여 다음 회차의 번호를 예측하도록 최적화됩니다. 조기 종료(Early Stopping)를 적용하여 과적합을 방지하며, 학습 과정에서 모델의 성능을 지속적으로 검증합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝: 다양한 모델 파라미터(예: LSTM 유닛 수, 드롭아웃 비율, 학습률 등)를 Keras Tuner 등을 통해 최적화합니다.

3. 예측 후처리 및 번호 조정

• 예측: 학습된 LSTM 모델은 입력 시퀀스를 기반으로 다음 회차의 당첨 번호를 예측합니다.
• 노이즈 추가: 예측 결과에 미세한 가우시안 노이즈를 추가하여 예측의 다양성을 확보하고, 단순화된 결과를 보완합니다.
• 무작위 조정: 예측 후, 일정 확률로 각 번호에 대해 ±1 조정을 실시하여 예측 결과가 완전히 결정론적이지 않고, 여러 조합을 제공할 수 있도록 합니다.

4. 결과 검증 및 사용자 제공

생성된 번호 세트는 과거 당첨 번호와 비교하여 중복되지 않도록 검증된 후, 사용자에게 제공됩니다. 이를 통해 예측 결과의 신뢰성을 높이고, 다양한 번호 조합을 추천합니다.

결론

연금복권 예측 알고리즘은 LSTM 모델을 통해 시계열 데이터의 복잡한 패턴을 학습하며, 예측 후 다양한 후처리 과정을 통해 예측의 불확실성을 반영합니다. 이로써 단순한 무작위 선택이 아닌, 데이터 기반의 예측 결과를 사용자에게 제공합니다.