Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
文脈
これは、2000年に始まった南アフリカの宝くじの結果で、2015年までのデータです。私は、以下の公開されている情報を賭ける前に利用して、当選者がいるかどうかを予測することに興味を持っています。
1. 支払い可能な賞金
2. ロールオーバー
3. ロールオーバー回数
4. 次回の予想ジャックポット
上記の特徴はかなり多くの消費者を引き付け、賭ける人が増えると当選の確率も高まります。
この分類器は、98％のスコアを達成し、X_testセットに対して、1等ジャックポットの当選者がいるかどうかを正しく予測することができます。当選者がいる場合は1、いない場合は0となります。
98％の予測精度しか得られない理由は、1等に2人の当選者がいる場合、それを予測できないためです。したがって、テストセットと比較すると、完全に正確ではありません。
内容
このデータは、全国宝くじのウェブサイトから取得しました。詳細については、以下のURLを参照してください。
https://www.nationallottery.co.za/lotto - history/?game = Lotto
謝辞
私は機械学習の初心者です。職業は化学工学技師で、この知識の分野に出会いました。私は多くの夜をコードを書き、できる限り奇妙なデータセットを予測しようとして過ごしています。しかし、これはすべて楽しい経験であり、毎回の演習で多くのことを学ぶことができます。
インスピレーション
私の課題の1つは、このデータを視覚化することです。私はmeshgridとcontourfプロットを試しましたが、エラーが発生します。また、1等の当選者の人数を予測することは可能でしょうか。y_trainデータには、1等の当選者が複数いる事例がいくつかあります。しかし、SVMは当選者がいない場合は0、いる場合は1を予測するように作られています。
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