用Python根据已有的前两百期双色球数据，写出两个较优秀模型来预测下一期双色球数据，

针对这个问题，可以使用机器学习算法进行建模，以下是两个可能的模型：

1. 随机森林模型

随机森林模型是一个基于决策树的集成算法，它可以用于分类和回归问题。在这个问题中，我们可以将前两百期的双色球数据作为训练集，每个数据点包括红球和蓝球的号码以及开奖日期。我们可以使用前200期的号码作为特征，然后使用最近一期的号码进行预测。

示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分离红球和蓝球
red_balls = df.iloc[:, 0:6]
blue_balls = df.iloc[:, 6]

# 训练模型
rf = RandomForestRegressor()
rf.fit(red_balls, blue_balls)

# 预测下一期蓝球号码
next_red_ball = [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 假设前200期的红球号码为1-6
next_blue_ball = rf.predict([next_red_ball])
print('预测的下一期蓝球号码为：', int(next_blue_ball))

2. 神经网络模型

神经网络模型是一种基于人工神经网络的机器学习算法，它可以用于分类、回归等问题。在这个问题中，我们可以将前两百期的双色球数据作为训练集，每个数据点包括红球和蓝球的号码以及开奖日期。我们可以使用前200期的号码作为输入，然后使用最近一期的号码进行预测。

示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分离红球和蓝球
red_balls = df.iloc[:, 0:6]
blue_balls = df.iloc[:, 6]

# 训练模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=6, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(red_balls, blue_balls, epochs=100, batch_size=10)

# 预测下一期蓝球号码
next_red_ball = [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 假设前200期的红球号码为1-6
next_blue_ball = model.predict([next_red_ball])
print('预测的下一期蓝球号码为：', int(next_blue_ball))

需要注意的是，这两个模型都只是简单的示例代码，实际上需要对数据进行更加详细的预处理和特征工程，并且需要进行模型选择和调参等操作，才能得到更加准确的预测结果。