用python写神经网络预测双色球的代码

以下是一个简单的双色球预测神经网络代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 读取数据
data = pd.read_csv('ssq.csv')
# 将红球和蓝球分开
red_balls = data.iloc[:, 0:6]
blue_balls = data.iloc[:, 6:]

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=6, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(7, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 将红球和蓝球转换为 one-hot 编码
red_balls_one_hot = pd.get_dummies(red_balls, columns=red_balls.columns)
blue_balls_one_hot = pd.get_dummies(blue_balls, columns=blue_balls.columns)

# 训练模型
model.fit(red_balls_one_hot, blue_balls_one_hot, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)

# 预测下一期的双色球
next_red_balls = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
next_red_balls_one_hot = pd.get_dummies(pd.DataFrame(next_red_balls), columns=[0, 1, 2, 3, 4, 5])
next_blue_ball_probs = model.predict(next_red_balls_one_hot)

# 输出概率最大的蓝球号码
next_blue_ball = np.argmax(next_blue_ball_probs) + 1
print("下一期蓝球号码预测为：", next_blue_ball)

注意：这个模型只是一个简单的示例，其预测结果并不一定准确，仅供参考。实际上，预测双色球需要考虑很多因素，如历史数据分析、奖池情况等等，建议不要完全依赖神经网络模型进行预测。