双色球数据分析（朴素贝叶斯算法预测蓝球）

Posted 2021-03-28 AI爱好者联盟

“  本文采用朴素贝叶斯算法对双色球蓝球进行预测分析。”

本文依然想论证一下，假定在已知6个红球的情况下，能否准确预测出蓝球是几号。

上述命题可以看成是一个分类问题，即6个红球是特征，蓝球是类别，共16个类别。

先回顾一下用sklearn库进行机器学习的实现步骤：

    （1）获取数据集

    （2）划分数据集

    （3）特征工程 归一化

    （4）算法预估器

    （5）模型评估

本文的特征工程选择的是归一化处理，是因为标准化处理会使得特征矩阵中存在负值，而朴素贝叶斯算法要求特征矩阵中不能出现负值。

朴素贝叶斯算法实现代码如下：

def analysis_nb(): """ 用朴素贝叶斯算法对蓝球进行分析 :return: """ # 1）获取数据集 rbb = load_rbb()
 # 2）划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(rbb.data, rbb.target, random_state=8)
 # 3）特征工程 归一化 transfor = MinMaxScaler() x_train = transfor.fit_transform(x_train) x_test = transfor.transform(x_test)
 # 4）朴素贝叶斯算法预估器 estimator = MultinomialNB(alpha=1) estimator.fit(x_train, y_train.ravel())
 # 5）模型评估 score = estimator.score(x_test, y_test)
 return score

先把跑分结果拿出来看一下：

score = analysis_nb()print(score)

0.06862745098039216

6.86%，非常接近随机概率~~~

基本可以确定：蓝球出几号，跟红球没啥关系。