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이번 포스팅은 로또 번호 예측을 주제로, 머신러닝의 대표적인 알고리즘인 클러스터링(KMeans)과 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN)에 대해서 정리해보는 글을 써보려고 합니다.
얼마나 정확히 로또를 예측하느냐 보다는, AI에 적용되는 클러스터링과 KNN을 알아보고, 재미로 이걸 로또 번호 예측에 활용해보려고 합니다.
공대 출신으로서 재미로 하는 포스팅이라고 생각하고 봐주세요.
클러스터링
- 정의
- 클러스터링은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘
- 입력값에 정답(label)이 없고, 유사한 데이터끼리 자동으로 묶는 작업
- KMeans는 사전에 정의한 K개의 중심점(centroid)을 기준으로 데이터를 분할함
- 적용 방식
- 각 회차의 로또 번호 6개를 벡터로 변환 (6차원 벡터)
- 예시: [5, 11, 14, 27, 29, 36]
- sklearn의 KMeans 사용, 클러스터 개수 K는 10으로 설정
- 클러스터링 후, 각 회차가 어떤 그룹에 속하는지 레이블링
KNN(K-Nearest Neighbors)
- 정의
- KNN은 지도 학습(Supervised Learning) 중 하나로 분류와 회귀에 모두 사용됨
- 테스트 데이터가 주어졌을 때, 학습 데이터 중 가장 가까운 K개를 찾아서 판단
- 적용 방식
- 클러스터링을 통해 최근 회차(1172회차)가 속한 클러스터를 식별
- 해당 클러스터 안에서 1172회차와 가장 유사한 5개의 회차를 찾음
- 거리 측정은 유클리드 거리(Euclidean Distance) 사용
- sklearn의 NearestNeighbors 활용
예측 방식
- 유사 회차 선택
- 클러스터 내에서 가장 가까운 5개의 회차를 추출
- 각 회차의 ‘다음 회차’의 당첨 번호를 수집
- 예: 1172회차와 유사한 회차가 600, 738, 841, 950, 1002라면, 601, 739, 842, 951, 1003의 번호를 모음
- 최빈값 기반 번호 추출
- 수집된 5개의 회차의 번호들을 모두 풀어서 30개의 번호(6 x 5)를 만든 후,
- 가장 많이 나온 숫자 상위 6개 선택
- 중복 등장 횟수 기준으로 정렬
- 예측 번호는 등장 빈도가 높은 순으로 결정
결과
- 예측 대상: 1173회차
- 예측 번호: [1, 15, 21, 24, 26, 42]
- 선정 기준: 유사 회차 다음 회차의 최빈 번호
- 주의 사항
- 로또 번호는 무작위 추첨(Random Sampling) 기반이므로, 과거 데이터로 미래를 정확히 예측하는 것은 불가능
- 클러스터링과 KNN은 패턴 인식 기반이므로, 패턴이 존재하지 않는 순수 난수에서는 유의미한 결과가 나오기 어려움
- 따라서 본 실험은 재미, 학습, 알고리즘 적용 사례로만 참고
- 예측 번호를 실제 구입에 사용하는 것은 권장하지 않지만, 저는 다음 회차는 한 번 사보겠습니다^^
이런 방법 외에도 마르코프 체인, LSTM, 몬테카를로 시뮬레이션 등등 여러 방법으로 추측해 볼 수 있는데요, 시간이 난다면 재미로 또 해보겠습니다.
사실 이 분석은 제가 한게 거의 없습니다.
ChatGPT와 함께 대화를 나누며 진행했습니다.
GPT와 이야기를 나눠서 추론한 방식은,
- [나] 로또 번호 예측에 쓸만한 AI 적용된 알고리즘이나 방법론이 뭐가 있냐
→ [GPT] KNN, 클러스터링, 마르코프 체인 등등 많음 - [나] 그러면 그 중 클러스터링과 KNN을 조합해서 한 번 해보자
- [나] 로또 번호는 동행 복권 사이트에서 내가 모아줌
→ 링크: https://dhlottery.co.kr/gameResult.do?method=byWin
→ [나] 엑셀 파일을 GPT에 업로드 (xls를 xlsx로 바꿔서 업로드) - KNN+클러스터링 방식으로 추측해보자
→ [GPT] 알아서 파이썬 코드를 짜고, 위에서 설명한 방식대로 추론 진행함 - 결과: [1, 15, 21, 24, 26, 42]
이런 방법으로 한다면 실제 코딩할 일도 없고,
쉽게 대화 형식으로 로또 번호를 예측할 수 있습니다.
해야 하는 수고는 역대 로또 번호 수집 정도죠.
혹시 이 번호가 당첨되면 배아플 수 있으니까, 적어도 1173회 로또는 저는 구입하도록 하겠습니다 !!
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