추천 방법론

1. 트렌드 예측 세트

최근 회차에 더 높은 가중치를 부여해 번호별 점수를 계산합니다. 최근 흐름을 빠르게 반영할 수 있지만, 단기 노이즈에 민감할 수 있다는 한계가 있습니다.

2. 통계 최적화 세트

장기 출현 빈도와 미출현 간격, 구간/홀짝 균형 조건을 함께 고려해 조합을 생성합니다. 과도하게 치우친 조합을 줄이는 데 유리하나, 예측력이 보장되는 모델은 아닙니다.

3. 확률 알고리즘 세트

번호 간 동시출현 패턴(페어 관계)과 최근 출현 빈도를 결합해 점수를 계산합니다. 번호 관계를 반영할 수 있지만, 데이터 기간이나 시장 환경 변화에 따라 점수 구조가 달라질 수 있습니다.

4. 제약 조건과 품질 기준

• 중복 숫자 금지(1세트 6개 고유 숫자)
• 구간 분포(저/중/고 구간 최소 1개 이상) 확인
• 홀짝 비율 및 총합 범위 조건 확인
• 무작위 기반 샘플링 반복 후 상대 점수 상위 조합 선택

5. 모델 확률 수치의 의미

화면에 표시되는 “모델 추정 확률”은 세 추천 방식 간 상대 비교를 위한 내부 지표입니다. 공인 추첨 확률이나 기대수익을 의미하지 않으며, 사용자는 이를 보조 신호로만 해석해야 합니다.

6. 검증 및 한계

과거 데이터에 대한 적합도가 높아도 미래 성능이 동일하게 유지된다는 보장은 없습니다. 본 서비스는 예측 실패 가능성을 전제로 동작하며, 결과의 불확실성을 명시적으로 고지합니다.

최종 업데이트: 2026-05-07