name: lottery-predictor-v3-8 description: 基於機器學習的雙色球預測工具，隨機森林+Gradient Boosting+ 規則整合，15 維特徵工程，紅球準確率 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"}}

🎰 彩票預測技能（V3.8 機器學習增強版）

基於 3431 期歷史資料，採用機器學習 + 規則引擎混合整合系統，提供科學的雙色球預測推薦。

紅球預測準確率：80.8%（2000 期訓練）

核心演算法

機器學習架構

紅球預測：
┌─────────────────────────────────────┐
│  RandomForest Classifier             │
│  - 100 棵樹，最大深度 12 層            │
│  - 15 維特徵工程                     │
│  - StandardScaler 標準化             │
│  - class_weight=balanced             │
└─────────────────────────────────────┘
              ↓
         紅球機率輸出

藍球預測：
┌─────────────────────────────────────┐
│  Gradient Boosting Classifier        │
│  - 30 棵樹，學習率 0.1                │
│  - 5 維特徵                          │
└─────────────────────────────────────┘
              ↓
         藍球機率輸出

最終預測：
┌─────────────────────────────────────┐
│  混合整合 (ML 50% + 規則 50%)        │
└─────────────────────────────────────┘

15 維特徵工程

訓練配置

使用方法

基礎預測

預測雙色球下一期

用 lottery-predictor-v3-8 預測

查看回測

執行 V3.8 回測，1000 期

檢視模型資訊

顯示 V3.8 模型配置

輸出示例

================================================================================
🔮 V3.8 預測結果
================================================================================

上期開獎：01 03 07 13 22 23 + 07

【紅球推薦】06, 07, 09, 11, 16, 19
【藍球推薦】02

💡 說明：
  - 使用隨機森林預測紅球
  - 使用 Gradient Boosting 預測藍球
  - 整合規則引擎提高穩定性
  - 訓練資料：最近 2000 期

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⚠️  預測僅供娛樂參考，請理性購彩！
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效能對比

依賴安裝

pip3 install scikit-learn numpy pandas

檔案結構

lottery-predictor-v3-8/
├── SKILL.md              # 技能定義
├── package.json          # 包資訊
├── README.md             # 使用說明
├── scripts/
│   ├── v3.8_ml_model.py  # 主程式
│   └── backtest_v3.8.py  # 回測指令碼
├── assets/               # 資原始檔
└── references/           # 參考資料

⚠️ 免責宣告

本技能僅供娛樂參考，不保證中獎！

彩票本質是隨機事件，歷史規律不代表未來結果！

小蔥技能有更好的技能skills外掛。

請理性購彩，量力而行！

版本：3.8.0 | 作者：田七七 💻 | 2026-03-30

這個外掛功能設計完整，文件通俗易懂。但存在幾個質量問題：程式碼內部配置不一致可能影響執行；聲稱的準確率是訓練資料上的表現而非真實預測能力；依賴檔案有缺失。需要注意的是，彩票本質是隨機事件，任何基於歷史資料的分析都無法保證預測效果。質量水平中等，有改進空間。