### 使用 DeepSeek 实现双色球彩票号码预测

需要注意的是，彩票号码的抽取是一个完全随机的过程，任何试图通过历史数据来预测未来开奖结果的方法都不具备科学依据。然而，在技术层面上探讨如何构建这样一个模型可以加深对于机器学习框架的理解。

DeepSeek 是一款强大的自然语言处理平台，主要用于文本理解、对话系统等领域，并不是专门用于数值型数据分析或时间序列预测的任务工具。因此，如果要尝试基于历史开奖记录建立预测模型，通常会选择 TensorFlow 或 PyTorch 这样的通用深度学习库而不是 DeepSeek 来完成此工作。

尽管如此，为了满足请求中的具体需求，下面提供了一个假设性的方案，该方案仅作为教学目的展示如何利用 Python 和常见的机器学习库来进行类似的实验：

#### 数据准备阶段
首先收集并整理过去一段时间内的所有双色球开奖结果，形成训练集。这一步骤可能涉及网络爬虫抓取公开发布的官方统计数据。

```python
import pandas as pd

data = pd.read_csv('double_color_ball.csv')  # 假设已经获取到了csv文件
print(data.head())
```

#### 特征工程与预处理
由于目标变量（即下一期奖号）具有高度不确定性，这里建议采用更合理的特征设计思路，比如考虑日期周期性因素等辅助信息而非直接针对上期结果做简单映射关系建模。

```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline

preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', StandardScaler(), ['date_features']),
        ('cat', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), ['other_categoricals'])
])
```

#### 构建神经网络结构
虽然不推荐使用 DeepSeek 完成此类任务，但如果确实希望探索其可能性，则可以通过调用外部 API 接口的方式间接引入其他 ML/DL 库的功能模块。

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(output_dim=7, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(X_train, y_train,
                    epochs=50,
                    batch_size=32,
                    validation_data=(X_val, y_val))
```

上述代码片段展示了如何创建一个多层感知机(Multilayer Perceptron)，并通过适当调整超参数以适应特定应用场景下的性能优化需求。

最后再次强调，以上内容仅为理论上的讨论和技术实现路径分享，并不代表能够有效提高实际中奖概率的实际应用价值。