AI·마르코프로 로또 번호를 고르면? 648~1,149회 성적표
데이터 기준 1249회(2026.11.07)
신경망, 로지스틱 회귀, 마르코프 체인, 핫·콜드 규칙으로 고른 번호의 다음 회 출현률을 무작위 기준과 비교했습니다.
결론 어떤 알고리즘도 무작위(13.33%)보다 낫지 않았습니다. 마르코프와 궁합수 규칙은 오히려 조금 낮았지만, 검정을 많이 한 것을 보정하면 우연 수준입니다.
'AI가 분석한 번호'를 내세우는 영상과 서비스가 많습니다. 같은 정보를 쓰는 모델을 직접 만들어 과거 기록으로 시험했습니다. 모델은 각 번호의 최근 출현 간격, 최근 10·50회 빈도, 누적 빈도, 직전 출현 여부, 이웃수 여부, 직전 보너스 여부를 봅니다. 101~601회로 학습하고 602회부터 최신회까지 검증했습니다.
다음 회 출현률 (기준 13.33%)
| 방법 | 검증 회차 | 출현률 | 95% 신뢰구간 |
|---|---|---|---|
| 1차 마르코프 전이확률 상위 6개 | 1,149회 | 12.36% | 11.60~13.11% |
| 로지스틱 회귀 예측 상위 6개(학습 101~601회, 검증 602~1249회) | 648회 | 13.84% | 12.83~14.84% |
| 신경망(MLP 16-8) 예측 상위 6개(같은 분할) | 648회 | 13.17% | 12.16~14.17% |
| 최근 20회 최다 출현 10개(핫넘버) | 1,149회 | 13.17% | 12.61~13.72% |
| 최근 20회 최소 출현 10개(콜드넘버) | 1,149회 | 13.06% | 12.51~13.62% |
| 직전 번호와 동반 출현이 많았던 10개(궁합수·동반수) | 1,149회 | 12.74% | 12.19~13.30% |
신뢰구간에 13.33%가 들어 있으면 무작위와 구분되지 않습니다. 추첨은 지난 결과와 관계없이 공을 뽑으므로, 지난 결과만 보는 모델은 배울 것이 없습니다.
자주 묻는 질문
AI로 로또를 예측할 수 있나요?
과거 기록으로 시험한 결과 AI 모델의 성적은 무작위와 같았습니다.
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로또는 무작위 추첨이며 이 글의 어떤 내용도 당첨 확률을 높이지 않습니다.