100-ROUND WALK-FORWARD
미래 정보를 섞지 않고 검증했습니다.
각 목표 회차보다 이전 데이터만 사용하고, 여러 하이브리드 구성을 동일한 워크포워드 조건에서 비교했습니다. 이 검증은 구성 선택을 위한 과거 비교 자료이며 미래 당첨을 보장하지 않습니다.
FAIR COMPARISON
결합 비율을 하나씩 비교했습니다.
통계 규칙과 복수의 트리 기반 머신러닝 모델을 여러 비율로 결합하고, 각 구성을 같은 회차와 같은 평가 절차로 비교했습니다. 특정 회차의 실제 당첨번호를 미리 학습에 포함하지 않았습니다.
그 결과 검증 범위에서 성능과 안정성의 균형이 가장 좋았던 구성을 최종 엔진에 적용했습니다. 구체적인 배합비, 내부 점수식과 모델별 예측값은 엔진의 고유 설계를 보호하기 위해 공개하지 않습니다.
STEP 01
시간 순서 유지
각 목표 회차를 평가할 때 그 회차 이후에 알게 된 정보는 학습에 사용하지 않았습니다.
STEP 02
동일 조건 비교
후보 구성을 공정하게 비교할 수 있도록 같은 검증 구간과 평가 기준을 적용했습니다.
STEP 03
순차 반복 평가
한 번의 우연한 결과에 의존하지 않도록 여러 구간과 회차에 걸쳐 순차적으로 평가했습니다.
STEP 04
안정적인 구성 선택
단일 수치만이 아니라 검증 구간 전반의 성능과 변동성을 함께 고려해 최종 구성을 선택했습니다.
검증 결과를 읽을 때
과거 워크포워드 검증은 엔진 설정을 서로 비교하는 도구입니다. 실제 구매 수익률이나 개인의 당첨 확률을 뜻하지 않으며, 과거에 상대적으로 안정적이었던 구성이 미래에도 같은 결과를 낸다는 보장은 없습니다.