调参调到满意为止，等于把测试集也变成了训练集。pc28预测与加拿大28预测共用同一份开奖记录，pc28预测看分布，加拿大28预测看口径。讨论pc28预测时绕不开加拿大28预测，两者的样本窗口和分桶边界应当写成同一套。pc28预测的结果要能和加拿大28预测对上：同一期号、同一和值、同一套统计。
pc28预测里最容易被忽略的是更新：开奖在继续，样本在移动，昨天算出来的分布今天就会变一点点。算法要按固定节奏重算，模型要定期复核权重，页面要把更新时间和样本窗口一起标出来，读者才知道自己在看哪一段。
这个说法从哪来
把问题缩小以后，pc28预测讨论的对象其实很具体：三个数字相加得到一个和值，范围固定在0到27，一共28种结果。所谓预测，是拿最近若干期的记录去估计下一期的分布，而不是算出一个唯一答案。算法负责把频率、遗漏和区间厚度整理成可复核的表，模型再根据这张表给出概率排序。两者都只是工具，真正决定结论质量的，是样本口径有没有写清楚。
很多讨论从一张截图开始：某一期和值落在尾部，配一句「果然」。单期结果说明不了方法好坏；要判断方法，至少要看几十期的连续记录，以及同一套口径下不同窗口的表现。算法能把记录整理成表，模型能把表变成概率，但样本量和口径仍然要人来定。
把概率算一遍
把概率换成次数更好理解。一个理论概率约5%的和值，在100期里期望出现5次，实际出现2次或9次都不奇怪。区间越宽，波动看起来越小；区间越窄，单次结果的影响越大。pc28预测里讨论概率，必须把区间和样本量一起说。
条件概率和边缘概率经常被混用。已知最近三期都出大，下一期出大的概率仍然是原来的那个数，因为每一期独立。pc28预测里的模型如果用了条件特征，输出的是条件概率，读的时候要说明条件是什么。
算法与模型的边界
算法记录比算法本身更重要。同一套算法，参数记不全就无法复现；参数记全了，换个人也能跑出同样的结果。模型可以换，记录不能丢，这是长期做这件事的基本纪律。
回测记录是检验算法与模型的唯一凭据。一条完整记录至少要包含期号、窗口、参数、模型输出、实际结果和是否命中。pc28预测页面展示的准确率三卡，分别对应总体命中、趋势方向和精确值命中，按历史回测口径统计。模型在训练段定参数，在验证段只验收，不调参，这样得到的数字才有参考价值。
- 时间序列模型：按时间顺序读取和值序列，提取趋势与周期成分，输出下一期的概率分布。
- 马尔可夫链模型：把和值划分成状态，统计状态之间的转移频率，用转移矩阵给出概率。
- 神经网络模型：用多层非线性结构拟合特征组合，适合处理频率、遗漏与区间厚度的交互。
- 蒙特卡洛模型：通过大量随机模拟逼近分布，检验其他模型输出的稳定性与尾部风险。
- 回归模型：用均值、标准差、遗漏等变量解释和值位置，输出带置信区间的估计。
怎么避免误读
只报命中次数、不报样本期数，是另一种常见偏差。命中10次听起来不错，如果一共预测了200期，这个数字就要重新看。分子和分母要一起出现。
常见问题
如果只记住一句话：概率描述可能性，不承诺结果。pc28预测里的算法、模型和图表，都是为这句话服务的。样本更新以后，数字会变，口径不应该跟着变；口径稳定了，长期记录才有比较意义。
模型不是越多越好。模型池里的每个模型都有自己的假设，时间序列模型假设趋势可延续，马尔可夫链模型假设状态转移稳定，神经网络模型假设特征之间存在非线性关系。把这些模型放在一起，先看它们的输出是否互补，再谈权重。权重定好以后，还要用样本外数据验收，否则融合只是把同一种偏差平均一遍。
算法与模型的关系，可以理解为“算法管过程，模型管排序”。算法负责清洗、统计和分桶，模型负责在特征之上输出概率。任何一个模型输出异常，都应该能顺着算法记录回溯到具体步骤。模型可替换，算法记录不可省，这是整套方法能复算的前提。
28预测的讨论应该建立在可复核的样本上，而不是单次结果上。
加拿大28预测同样只有28种和值，分布形态不因叫法不同而改变。
加拿大28预测与pc28预测共用一套样本口径，换词不换算法。
讨论加拿大28预测时，把命中与落空一起报，结论才完整。
加拿大28预测的样本同样取自公开开奖记录，期号必须对齐。
加拿大28预测的分布重心同样落在中间区间，尾部照样很薄。
术语一致性比术语数量更重要。同一篇文章里，概率、频率、比例应该各有明确所指；算法、模型、参数也不应该混着用。读者不需要记住所有术语，但需要知道每个数字是怎么算出来的。
对普通读者来说，最实用的动作不是背结论，而是学会提问题：样本多长、窗口怎么选、概率怎么算、模型权重怎么定。问题问对了，数字才有意义；问题不问，再漂亮的图表也只是装饰。
复盘记录的价值，在于它保留了当时的判断。只记结果不记过程，事后很容易把运气解释成能力；把期号、参数、预测值和实际结果一起记下来，才能看出某个方法在什么条件下有效、在什么条件下失效。
读表的顺序建议固定下来：先看时间和窗口，再看均值和标准差，然后看区间厚度与概率排序，最后才看结论性描述。顺序固定以后，不同页面之间的数字才有可比性；顺序一乱，很容易把描述当成预测。
样本量决定了结论能说多满。100期可以看清分布的大致形态，但不足以证明某个比例长期稳定；30期能看近期方向，却更容易被偶然波动带偏。把样本量和比例一起报，是避免过度解读的最简单办法。
结论要有边界。页面能说的是：在这段样本、这套口径、这组参数下，分布呈现什么形态，概率排序是什么样。页面不能说的是：下一期一定会怎样。把能说的和不能说的分开，读者才不会把统计描述当成承诺。