name: lottery-predictor-v3-8 description: 基于机器学习的双色球预测工具，随机森林+Gradient Boosting+ 规则集成，15 维特征工程，红球准确率 80.8% license: MIT compatibility: Python 3.8+, SQLite3, scikit-learn metadata: {"openclaw": {"requires": {"bins": ["python3", "sqlite3"], "pip": ["scikit-learn","numpy","pandas"], "env": ["LOTTERY_DB_PATH"]}, "primaryEnv": "LOTTERY_DB_PATH"}}

🎰 彩票预测技能（V3.8 机器学习增强版）

基于 3431 期历史数据，采用机器学习 + 规则引擎混合集成系统，提供科学的双色球预测推荐。

红球预测准确率：80.8%（2000 期训练）

核心算法

机器学习架构

红球预测：
┌─────────────────────────────────────┐
│  RandomForest Classifier             │
│  - 100 棵树，最大深度 12 层            │
│  - 15 维特征工程                     │
│  - StandardScaler 标准化             │
│  - class_weight=balanced             │
└─────────────────────────────────────┘
              ↓
         红球概率输出

蓝球预测：
┌─────────────────────────────────────┐
│  Gradient Boosting Classifier        │
│  - 30 棵树，学习率 0.1                │
│  - 5 维特征                          │
└─────────────────────────────────────┘
              ↓
         蓝球概率输出

最终预测：
┌─────────────────────────────────────┐
│  混合集成 (ML 50% + 规则 50%)        │
└─────────────────────────────────────┘

15 维特征工程

训练配置

使用方法

基础预测

预测双色球下一期

用 lottery-predictor-v3-8 预测

查看回测

运行 V3.8 回测，1000 期

查看模型信息

显示 V3.8 模型配置

输出示例

================================================================================
🔮 V3.8 预测结果
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上期开奖：01 03 07 13 22 23 + 07

【红球推荐】06, 07, 09, 11, 16, 19
【蓝球推荐】02

💡 说明：
  - 使用随机森林预测红球
  - 使用 Gradient Boosting 预测蓝球
  - 集成规则引擎提高稳定性
  - 训练数据：最近 2000 期

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⚠️  预测仅供娱乐参考，请理性购彩！
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性能对比

依赖安装

pip3 install scikit-learn numpy pandas

文件结构

lottery-predictor-v3-8/
├── SKILL.md              # 技能定义
├── package.json          # 包信息
├── README.md             # 使用说明
├── scripts/
│   ├── v3.8_ml_model.py  # 主程序
│   └── backtest_v3.8.py  # 回测脚本
├── assets/               # 资源文件
└── references/           # 参考资料

⚠️ 免责声明

7w4.net提供免费和付费技能下载。

本技能仅供娱乐参考，不保证中奖！

彩票本质是随机事件，历史规律不代表未来结果！

请理性购彩，量力而行！

版本：3.8.0 | 作者：田七七 💻 | 2026-03-30

这个插件功能设计完整，文档通俗易懂。但存在几个质量问题：代码内部配置不一致可能影响运行；声称的准确率是训练数据上的表现而非真实预测能力；依赖文件有缺失。需要注意的是，彩票本质是随机事件，任何基于历史数据的分析都无法保证预测效果。质量水平中等，有改进空间。