摘要：昨天的快乐8代码Python快乐8选六模拟数据大模型，做了多期的测试，总是不太满意，今天一早就问了Deepseek能否帮忙优化一下，它给了不少建议，挺牛的。
昨天的快乐8代码Python快乐8选六模拟数据大模型，做了多期的测试，总是不太满意，今天一早就问了Deepseek能否帮忙优化一下，它给了不少建议，挺牛的。
对话内容如下：
用户希望我根据之前的建议修改代码。
首先，我需要回顾之前的改进建议，确保所有关键点都被涵盖。之前的建议包括数据量不足、号码数量错误、时间序列处理优化、模型改进、数据预处理优化、评估指标添加、后处理优化等。
用户提供的原始代码只有10期数据，明显不够，所以第一步是提醒用户需要更多的数据，可能无法直接运行，但代码框架正确。接下来，修改号码数量，快乐8每期20个号码，但用户代码中reshape成了6，需要改成20。
deepseek快乐8大模型
然后，时间序列处理部分，增加序列长度到10期，并添加时间衰减权重。模型方面，改用GradientBoostingRegressor，并调整参数。数据预处理用QuantileTransformer替换MinMaxScaler。
评估部分加入MAE指标，后处理考虑标准差和概率调整，特别是近期数据的加权。还要确保输出的号码是20个，并且符合快乐8的规则，比如1-80，不重复，同时可能考虑其他校验如奇偶比。
需要检查用户代码中的reshape部分是否正确，以及概率调整函数是否处理了20个号码。另外，用户可能在之前的代码中有一些错误，比如预测号码数量不对，或者后处理步骤不完善。
还需要考虑代码的可运行性，比如如果用户数据不足，可能需要注释说明。同时，模型评估部分需要计算MAE，并输出结果。最后，确保打印的号码格式正确，每行20个，并且去重，范围正确。
可能遇到的挑战是如何在数据不足的情况下展示代码结构，以及如何处理概率调整中的重复号码。需要添加去重逻辑，并在号码不足时根据概率补充。此外，时间衰减权重的实现方式是否正确，是否在训练时应用了权重。
总结步骤：导入必要库，加载数据，预处理，创建序列，应用时间权重，分割数据，模型训练，评估，预选，后处理，输出结果。同时加入注释，说明关键改动点和注意事项，比如数据需要扩充。deepseek代码输出示例
数据要求：
需要至少300期真实历史数据（示例中的data变量需要替换）
建议通过API或文件自动加载最新数据
核心改进：
时间衰减权重：越近期的开奖数据影响越大
概率调整机制：近期100期数据权重提高50%
噪声注入：在取整时加入高斯噪声增加多样性
严格校验：确保输出20个不重复的1-80号码
来源：江东旭侯
