帮我写一个分析双色球号码的代码，用深度学习模型配合随机森林来预测

您好，以下是分析双色球号码并预测的代码示例：

首先，我们需要收集历史双色球数据，包括红球和蓝球的号码和对应的开奖日期，保存为一个CSV文件。

然后，我们可以使用Python的pandas库读取CSV文件，对数据进行清洗和预处理，例如将日期转换为星期几，将号码分别拆分为十位和个位数字等等。

接下来，我们可以使用深度学习模型对历史数据进行训练，例如使用LSTM模型，将过去n期的号码作为输入，预测下一期的号码。

最后，我们可以将深度学习模型的预测结果和随机森林的预测结果结合起来，得到最终的预测结果。

以下是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 读取数据
data = pd.read_csv('history.csv')

# 数据预处理
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['weekday'] = data['date'].dt.weekday
data['red1'] = data['red'].apply(lambda x: int(x[0]))
data['red2'] = data['red'].apply(lambda x: int(x[2]))
data = data[['weekday', 'red1', 'red2', 'blue']]

# 分离训练集和测试集
train_data = data[data['date'] < '2021-01-01']
test_data = data[data['date'] >= '2021-01-01']

# 构建深度学习模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(5, 4)))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 准备训练数据
train_X, train_y = [], []
for i in range(5, len(train_data)):
    train_X.append(train_data.iloc[i-5:i].values)
    train_y.append(train_data.iloc[i]['blue'])

train_X = np.array(train_X)
train_y = np.array(train_y)

# 训练模型
model.fit(train_X, train_y, epochs=100, batch_size=32)

# 构建随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)

# 准备训练数据
train_X, train_y = [], []
for i in range(5, len(train_data)):
    train_X.append(list(train_data.iloc[i-5:i].values.flatten()))
    train_y.append(train_data.iloc[i]['red1']*10+train_data.iloc[i]['red2'])

train_X = np.array(train_X)
train_y = np.array(train_y)

# 训练模型
rf_model.fit(train_X, train_y)

# 准备测试数据
test_X, test_y = [], []
for i in range(5, len(test_data)):
    test_X.append(test_data.iloc[i-5:i].values)
    test