로또번호 예측 알고리즘

본 알고리즘은 지난 로또 당첨 번호 데이터를 기반으로 향후 당첨 가능성이 있는 번호 조합을 예측합니다. 데이터 전처리부터 모델 학습, 예측 후 처리까지의 전 과정을 아래와 같이 진행합니다.

1. 데이터 수집 및 전처리

• 데이터 수집: 공식 로또 사이트에서 최신 당첨 번호 데이터를 크롤링하여 CSV 파일로 저장합니다.
• 데이터 인코딩: 각 회차의 당첨 번호를 멀티-핫 인코딩(Multi-hot Encoding) 방식으로 변환하여, 숫자별 등장 여부를 0과 1로 표현합니다.
• 시퀀스 생성: 최근 N회차(예: 5회)의 데이터를 입력 시퀀스로 사용하고, 바로 다음 회차를 타겟으로 하는 슬라이딩 윈도우 방식으로 데이터셋을 구성합니다.

2. 모델 구성 및 학습

• 모델 구조: MLP(다층 퍼셉트론) 기반 모델을 사용합니다. 입력층 → Dense (ReLU) → Dropout → (선택적 Dense + Dropout) → 출력층 (Sigmoid) 순으로 구성되어 있습니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝: Keras Tuner를 활용하여 최적의 모델 구조 및 학습률, 뉴런 수 등을 자동으로 탐색합니다.
• 학습 과정: 모델은 입력 데이터와 타겟 데이터를 바탕으로 손실 함수(예: binary_crossentropy)를 최소화하도록 학습됩니다. 검증 데이터와 조기 종료(Early Stopping) 기법을 적용하여 오버피팅을 방지합니다.

3. 예측 및 후처리

• 예측: 학습된 모델을 사용하여 다음 회차의 당첨 번호를 예측합니다. 예측 결과는 연속된 확률 값으로 산출됩니다.
• 노이즈 및 확률 조정: 예측의 다양성을 확보하기 위해, 미세한 가우시안 노이즈를 추가하거나 온도(Temperature)를 적용한 softmax 함수를 통해 확률 분포를 재계산합니다.
• 후처리: 최종적으로 높은 예측 값을 가진 상위 번호 6개를 선택하며, 무작위 조정을 통해 예측 결과의 변동성을 부여합니다.

4. 결과 제공 및 검증

생성된 번호 세트는 사용자에게 제공되며, 과거 당첨 번호와 중복되지 않도록 추가 검증 과정을 거칩니다. 여러 가지 예측 방식(결정론적, 확률 기반)을 혼합하여, 매 회차마다 다양한 번호 조합을 추천합니다.

결론

이 알고리즘은 통계적 분석, 머신러닝 모델, 그리고 무작위성을 적절히 조합하여 예측 번호를 산출합니다. 물론 복권 예측은 본질적으로 확률에 기반하므로, 예측 결과는 참고용으로만 활용해 주시기 바랍니다.