test202303191046am.py

#导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

#读取历史数据

data = pd.read_csv('data.csv')
print("raw data:",data.head())

 # 读取彩票数据
data= pd.read_csv('data.csv',sep=';', header=7, names=['num','r1','r2','r3','r4','r5','r6','b1'])
print("raw data:",data)

#准备数据

X = data.iloc[:, 1:8].values # 取前7列为特征值
y = data.iloc[:, -1].values # 取最后一列为标签值
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# 训练决策树模型

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型

y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('模型的准确率为：', accuracy)

#实现预测应用程序

def predict():
# print('请输入双色球历史数据,格式为红球1，红球2，红球3，红球4，红球5，红球6,蓝球:')
	print("请输入双色球历史数据,格式为红球1,红球2,红球3,红球4，红球5，红球6,蓝球:")
data = input().split(',')
data = np.array(data).reshape(1, -1)
result = clf.predict(data)
print('预测结果为：', result[0])

运行应用程序

predict()

#在上述代码中，我们使用了sklearn库中的决策树分类器来训练模型，并使用历史数据中的前7个数字作为特征值进行预测。然后我们使用sklearn的accuracy_score函数评估模型的准确率，并实现了一个简单的应用程序来进行实时预测。

# 请注意，这只是一个简单的例子，实际上，要实现一个真正精确的双色球预测模型，我们需要考虑更多的因素，例如球的分布、历史数据的数量和质量、数据处理方法等。