데이터 사이언티스트 로또를 논하다.(2)

데이터 사이언티스트 로또를 논하다. 시리즈는 매주 계속된다.
언제까지? 1등에 당첨될때까지이다.


당첨 히스토리를 업데이트하고, 다시 한번 돌려본다.

5, 20, 3, 25, 15, 33 <- 이번 주는 이걸로 한번 가본다. 

이번엔 모델을 개량해서, 1등만 점수를 받는 식으로 바꾸어 보겠다. 

숫자 6개를 다 맞춰야 점수를 받으니 더 strict 한 랜덤 제너레이터이다. 

기존 코드의 

if (match == 6) return 100.0;

else if (match == 5) return 80.0;

else if (match == 4) return 50.0;

else if (match == 3) return 25.0;

이 부분을 수정해서 

if (match == 6) return 100.0;

else return 0.0;

이렇게 해보자. 

2300점의 스코어를 받은 랜덤 제너레이터로 다음 숫자들을 획득하였다. 

44, 6, 33, 3, 28, 10

흠...2300점의 의미는 1등을 23번 해낸 generator를 의미한다. 

좋아. 일단 저거 하나. 한번 더 수행해서 

2400점의 스코어를 받은 

26, 35, 44, 27, 6, 10 이것까지. 

다음 주에는 년/월/일과 회차를 섞어서 모델을 만들어 보고자 한다. 

long seed = year * A1 + month * A2 + day * A3 + nth * A4 + num_i * A5 + A6 

최적의 [A1, A2, A3, A4, A5, A6] 를 구하는 문제가 된다.

** 오늘 저녁에 업데이트 

이번 주 당첨 번호 : 1, 6, 16, 18, 34, 38

성적 : 
6, 10, 26, 27, 35, 44 ( 하나 당첨)
3, 6, 10, 28, 33, 44( 하나 당첨)

3, 5,  15, 20, 25, 33( 0개 당첨)

흠 오늘은 시간이 없어서 로또를 못 샀는데, 안 사길 다행.
성적이 형편없군. 1개를 맞췄다니...;;

역시나 예상했던 데로, 당첨회차와 당첨 번호간의 어떤 함수가 존재할리는 만무하다.

그냥 막연히 로또를 뽑는 것 보다 재미로 하는 것일뿐이다. ㅠ.ㅠ

다만 다음에는
딥러닝을 사용해서 1차원적인 함수의 파라미터를 찾아내는 수준을 넘어서야 될 거 같다.