使用CNN 一维编写代码预测福彩3D

对于福彩3D这种彩票的预测，我们可以使用CNN一维模型来进行训练和预测。下面是一个简单的代码示例：

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 导入数据集
data = np.load('3D_dataset.npy')
labels = np.load('3D_labels.npy')

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = data[:8000], data[8000:]
train_labels, test_labels = labels[:8000], labels[8000:]

接下来，我们可以定义CNN模型的结构并进行训练：

# 定义模型结构
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(30, 1)),
    keras.layers.MaxPooling1D(2),
    keras.layers.Conv1D(64, 3, activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling1D(2),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_data, test_labels))

最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测：

# 对测试集进行预测
predictions = model.predict(test_data)

# 输出预测结果
for i in range(len(predictions)):
    print("Predicted: ", np.argmax(predictions[i]), " Actual: ", test_labels[i])

在实际应用中，我们可以使用更多的数据和更复杂的模型来提高预测的准确率。