双色球的深度学习预测python代码

双色球的预测是一个经典的彩票问题，也是一个非常具有挑战性的问题。目前，深度学习模型已经被广泛应用于彩票预测中，下面是一个基于Python的深度学习预测代码：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要加载数据。这里我们使用Pandas读取CSV文件：

df = pd.read_csv('data.csv')

# 只保留最后5期的开奖号码
df = df.tail(5)

然后，我们需要对数据进行预处理。这里，我们使用MinMaxScaler将数据缩放到0到1之间：

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(df)

接下来，我们需要创建训练集和测试集。这里，我们使用前4行数据作为训练集，第5行数据作为测试集：

train = data[:4]
test = data[4:]

接下来，我们需要将数据转换为时间序列数据：

def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back):
        X.append(dataset[i:(i+look_back), 0])
        Y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

look_back = 1
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)

接下来，我们需要创建一个LSTM模型，并进行训练：

model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

接下来，我们需要使用训练好的模型进行预测：

trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

最后，我们将结果进行反归一化，并进行可视化展示：

trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])

plt.plot(trainY[0], label='Real')
plt.plot(trainPredict[:,0], label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

plt.plot(testY[0], label='Real')
plt.plot(testPredict[:,0], label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

这样，我们就可以使用Python进行双色球的深度学习预测了。