出現の時間的な特徴
直近の出現状況、長期的な頻度、前回からの間隔などを比較しております。
HOW OUR PREDICTION WORKS
ロトAI予想の仕組み
LOTO LABOでは、過去の抽せんデータを27の異なる統計的観点から評価し、機械学習統合モデルで補正・統合しております。その評価と5口全体の構成を確認しながら、次回予想を作ります。
評価スコアは数字を同じ条件で比較する相対指標であり、当せん確率を示すものではありません。
予測が公開されるまでの5段階
確定済みデータの取り込みから、抽せん後の検証までを一つの流れとして管理しております。
- 01
確定した抽せんデータを取り込む
最新回までの確定結果だけを使い、未確定の数字や予測対象回の結果は入力に含めません。
- 02
27専門家が異なる観点で評価する
出現間隔、短期と長期の出現状況、数字間の関係など、異なる仮説を担当するロジックが各数字を採点しております。
- 03
機械学習統合モデルが補正・統合する
評価の重なりや時期による変化を考慮し、検証範囲で学習した重みと補正を使って統合評価を作ります。
- 04
統合評価から5口を構成する
1口ごとの評価に加え、数字の重複率や5口全体で採用した数字の種類数なども確認しております。
- 05
抽せん前に保存し、公開後に検証する
対象回、公開日時、予想5口、モデル情報を保存しております。結果確定後は不的中も含めて記録しております。
27専門家が見ているもの
「27専門家」は統計評価ロジックの正式名称です。27人の人物や、すべてが個別学習したAIという意味ではありません。
数字間の関係
同じ回に現れた組合せや隣接する数字などを複数の方法で評価しております。
全体の形と安定性
特定の仮説に偏りすぎていないか、異なる評価の一致程度を確認しております。
機械学習で評価をまとめる理由
各専門家の評価には、同じ傾向を重ねて見ている場合や、時期によって有効性が変化する場合があります。統合モデルは学習範囲と検証範囲を分け、各評価の重みを調整しております。
過去データから傾向を見つけることと、未学習の期間でも同様の傾向を確認できることは別の問題です。学習済みデータだけに合う状態を避けるため、学習に使用していない期間での検証を重視しております。
5口全体をひとつの予測として評価
見た目のバランスだけを当せん根拠にするのではなく、同じ評価方針から5口を同じ条件で再現できるように作るための構成指標として使います。
検証とモデル更新の原則
- 抽せん前に予想を保存
- 不的中も公開後実績へ追加
- 公開後に予想数字を差し替えない
- バックテストと公開後実績を分離
- モデルの変更日とバージョンを記録
- 通常AI予想とカスタムAI予想の成績を分けて記録
予想は結果とセットで公開
短期間の結果だけで性能を断定しません。
よくある質問
27専門家は27種類のAIですか？
いいえ。異なる統計的観点から数字を評価するロジックの正式名称です。
評価スコアは当せん確率ですか？
いいえ。各数字や組合せを同じ条件で比較するための相対評価値です。
過去の傾向は次回も続きますか？
続くとは限りません。過去の傾向は検証対象であり、次回の結果を保証しません。
予想は結果を見てから変更されますか？
いいえ。抽せん前に保存した予想を使い、不的中の回も公開後実績へ記録しております。