Update app.py

app.py

@@ -13,108 +13,109 @@ if api_key:
     client = Groq(api_key=api_key)
 
 # ==========================================
-# 📊 2. POISSON DAĞILIMI İLE GOL TAHMİN MOTORU
+# 📊 2. POISSON DAĞILIMI İLE HARİTA TAHMİN MOTORU
 # ==========================================
-def calculate_poisson_probabilities(home_rank, away_rank, home_form, away_form, home_injuries, away_injuries):
+def calculate_poisson_probabilities(home_dpc, away_dpc, home_form, away_form, home_missing, away_missing):
     """
-    Takım güçlerini (sıralama, form, sakatlık) kullanarak beklenen gol sayılarını (Lambda) hesaplar.
-    Ardından Poisson dağılımı ile 0-5 arası gol atma olasılıklarını matrise döker.
+    Dota 2 BO3 maçları için takım güçlerini kullanarak beklenen harita sayılarını (Lambda) hesaplar.
+    Poisson dağılımı ile 0, 1, 2 harita kazanma olasılıklarını matrise döker.
     """
-    # 1. Takım Güçlerini Hesaplama (Basit bir formülasyon)
-    # Lig sıralaması: 1. sıra en güçlü, 20. sıra en zayıf (20 - sıra + 1)
-    home_rank_power = max(1, 21 - home_rank)
-    away_rank_power = max(1, 21 - away_rank)
-    
-    # Form gücü: Form puanı 0-15 arası. (Form / 15) * 2 + 0.5 (0.5 ile 2.5 arası çarpan)
-    home_form_power = (home_form / 15.0) * 2 + 0.5
-    away_form_power = (away_form / 15.0) * 2 + 0.5
-
-    # Sakatlık cezası: Her sakat oyuncu gücü %10 düşürür
-    home_injury_penalty = max(0.5, 1.0 - (home_injuries * 0.10))
-    away_injury_penalty = max(0.5, 1.0 - (away_injuries * 0.10))
-
-    # Ev sahibi avantajı (Futbolda ortalama %15-20 avantajdır)
-    home_advantage = 1.20 
-
-    # 2. Beklenen Gol Sayıları (Lambda - λ)
-    # Temel gol ortalaması varsayımı: Ev için 1.5, Deplasman için 1.2
-    base_home_goals = 1.5
-    base_away_goals = 1.2
-
-    lambda_home = base_home_goals * (home_rank_power / 10.0) * home_form_power * home_injury_penalty * home_advantage
-    lambda_away = base_away_goals * (away_rank_power / 10.0) * away_form_power * away_injury_penalty
-
-    # Lambda değerlerini mantıklı bir aralığa sıkıştır (0.1 ile 4.0 arası)
-    lambda_home = max(0.1, min(4.0, lambda_home))
-    lambda_away = max(0.1, min(4.0, lambda_away))
-
-    # 3. Poisson Matrisi (0-5 gol arası)
-    max_goals = 5
-    home_probs = [poisson.pmf(i, lambda_home) for i in range(max_goals + 1)]
-    away_probs = [poisson.pmf(i, lambda_away) for i in range(max_goals + 1)]
-
-    # Skor matrisi (Ev x Deplasman)
+    # 1. Takım Güçlerini Hesaplama
+    # DPC puanı: Yüksek puan = güçlü takım. (Puan / 1000) + 1 taban güç
+    home_rank_power = (home_dpc / 1000.0) + 1.0
+    away_rank_power = (away_dpc / 1000.0) + 1.0
+
+    # Form gücü: Son 5 maç formu (0-5 arası galibiyet). (Form / 5) * 1.5 + 0.5
+    home_form_power = (home_form / 5.0) * 1.5 + 0.5
+    away_form_power = (away_form / 5.0) * 1.5 + 0.5
+
+    # Eksik oyuncu cezası: Her eksik oyuncu gücü %15 düşürür
+    home_penalty = max(0.4, 1.0 - (home_missing * 0.15))
+    away_penalty = max(0.4, 1.0 - (away_missing * 0.15))
+
+    # Turnuva/Ev sahibi avantajı (Dota 2'de genelde %10)
+    home_advantage = 1.10
+
+    # 2. Beklenen Harita Kazanma Sayıları (Lambda - λ)
+    # BO3'te temel harita kazanma ortalaması: Ev için 1.4, Deplasman için 1.1
+    base_home_maps = 1.4
+    base_away_maps = 1.1
+
+    lambda_home = base_home_maps * home_rank_power * home_form_power * home_penalty * home_advantage
+    lambda_away = base_away_maps * away_rank_power * away_form_power * away_penalty
+
+    # Lambda değerlerini BO3 mantığına sıkıştır (0.1 ile 2.5 arası)
+    lambda_home = max(0.1, min(2.5, lambda_home))
+    lambda_away = max(0.1, min(2.5, lambda_away))
+
+    # 3. Poisson Matrisi (0, 1, 2 harita kazanma)
+    max_maps = 2
+    home_probs = [poisson.pmf(i, lambda_home) for i in range(max_maps + 1)]
+    away_probs = [poisson.pmf(i, lambda_away) for i in range(max_maps + 1)]
+
+    # Skor matrisi (Ev x Deplasman harita sayısı)
     score_matrix = np.outer(home_probs, away_probs)
 
-    # 4. Kazanma Olasılıklarını Toplama
-    p_home_win = np.sum(np.tril(score_matrix, -1)) # Ev sahibinin daha fazla gol attığı alt üçgen
-    p_draw = np.sum(np.diag(score_matrix))         # Beraberlik (kökler)
-    p_away_win = np.sum(np.triu(score_matrix, 1))  # Deplasmanın daha fazla gol attığı üst üçgen
+    # 4. Maç Kazanma Olasılıklarını Toplama (BO3 formatına göre)
+    # Ev kazanır: 2-0 veya 2-1
+    p_home_win = score_matrix[2, 0] + score_matrix[2, 1]
+    # Deplasman kazanır: 0-2 veya 1-2
+    p_away_win = score_matrix[0, 2] + score_matrix[1, 2]
+    # Beraberlik Dota 2'de olmaz, ama matris bütünlüğü için 1-1 durumu (teorik)
+    p_draw = score_matrix[1, 1]
 
     return p_home_win, p_draw, p_away_win, lambda_home, lambda_away, score_matrix
 
 # ==========================================
 # 🧠 3. TAHMİN VE ANALİZ MOTORU
 # ==========================================
-def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_rank, away_rank, home_form, away_form, home_injuries, away_injuries):
+def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_dpc, away_dpc, home_form, away_form, home_missing, away_missing):
     if not home_team or not away_team:
         return "Lütfen ev sahibi ve deplasman takımlarının isimlerini giriniz.", {}
 
-    # Poisson hesaplamalarını yap
     p_home, p_draw, p_away, lam_home, lam_away, score_matrix = calculate_poisson_probabilities(
-        home_rank, away_rank, home_form, away_form, home_injuries, away_injuries
+        home_dpc, away_dpc, home_form, away_form, home_missing, away_missing
     )
 
-    # En olası skoru bulma
+    # En olası harita skorunu bulma
     max_prob_idx = np.unravel_index(np.argmax(score_matrix), score_matrix.shape)
     most_likely_score = f"{max_prob_idx[0]} - {max_prob_idx[1]}"
     most_likely_prob = score_matrix[max_prob_idx] * 100
 
     # Gradio grafiği için dictionary formatı
     prob_dict = {
-        f"{home_team} Galibiyeti (1)": float(p_home),
-        "Beraberlik (X)": float(p_draw),
-        f"{away_team} Galibiyeti (2)": float(p_away)
+        f"{home_team} Kazanır (2-0 / 2-1)": float(p_home),
+        f"{away_team} Kazanır (0-2 / 1-2)": float(p_away),
+        "Teorik Beraberlik (1-1)": float(p_draw)
     }
 
     prompt = f"""
-    Sen uzman bir spor analisti ve profesyonel bir veri modelleyicisisin.
-    
-    Karşılaşma: {home_team} (Ev) vs {away_team} (Deplasman)
-    
-    İstastistiksel Göstergeler:
-    - {home_team}: Lig Sıralaması: {home_rank}, Son 5 Maç Form Puanı (Max 15): {home_form}, Eksik/Sakat Oyuncu: {home_injuries}
-    - {away_team}: Lig Sıralaması: {away_rank}, Son 5 Maç Form Puanı (Max 15): {away_form}, Eksik/Sakat Oyuncu: {away_injuries}
-    
-    Poisson Dağılım Modeli Sonuçları:
-    - Beklenen Gol Sayıları (λ): {home_team} {lam_home:.2f} - {away_team} {lam_away:.2f}
-    - {home_team} Kazanma Olasılığı: %{p_home*100:.1f}
-    - Beraberlik Olasılığı: %{p_draw*100:.1f}
-    - {away_team} Kazanma Olasılığı: %{p_away*100:.1f}
-    - En Olası Skor: {most_likely_score} (Olasılık: %{most_likely_prob:.1f})
-    
+    Sen uzman bir Dota 2 analisti ve profesyonel bir veri modelleyicisisin.
+
+    Karşılaşma: {home_team} vs {away_team} (BO3 Formatı)
+
+    İstatistiksel Göstergeler:
+    - {home_team}: DPC Puanı: {home_dpc}, Son 5 Maç Formu (Galibiyet): {home_form}, Eksik Oyuncu: {home_missing}
+    - {away_team}: DPC Puanı: {away_dpc}, Son 5 Maç Formu (Galibiyet): {away_form}, Eksik Oyuncu: {away_missing}
+
+    Poisson Dağılım Modeli Sonuçları (Harita Bazlı):
+    - Beklenen Harita Kazanma Sayıları (λ): {home_team} {lam_home:.2f} - {away_team} {lam_away:.2f}
+    - {home_team} Maçı Kazanma Olasılığı (2-0 veya 2-1): %{p_home*100:.1f}
+    - {away_team} Maçı Kazanma Olasılığı (0-2 veya 1-2): %{p_away*100:.1f}
+    - En Olası Harita Skoru: {most_likely_score} (Olasılık: %{most_likely_prob:.1f})
+
     Yukarıdaki matematiksel olasılıkları ve takım durumlarını analiz ederek Türkçe bir rapor hazırla. Raporda şu başlıklar mutlaka bulunsun:
-    1. 🎯 Model Yorumu (Poisson dağılımı ve beklenen gol sayılarının mantığı)
-    2. ⚽ Olası Skor ve Gol Tahmini (Alt/Üst değerlendirmesi)
-    3. 💡 Değerli Bahis Önerisi (+EV Değerlendirmesi)
-    
+    1. 🎯 Model Yorumu (Poisson dağılımı ve beklenen harita sayılarının mantığı)
+    2. 🗺️ Olası Harita Skoru ve Draft Değerlendirmesi
+    3. 💡 Değerli Bahis Önerisi (Handikap, Toplam Harita Üst/Alt, +EV Değerlendirmesi)
+
     Yorumların rasyonel, nesnel ve profesyonel olsun.
     """
 
     if client:
         try:
             response = client.chat.completions.create(
-                model="openai/gpt-oss-120b", 
+                model="openai/gpt-oss-120b",
                 messages=[
                     {"role": "user", "content": prompt}
                 ],
@@ -132,37 +133,37 @@ def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_rank, away_rank, home_form, a
 # ==========================================
 # 🎨 4. GRADIO ARAYÜZÜ
 # ==========================================
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="slate")) as demo:
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="red", secondary_hue="slate")) as demo:
     gr.Markdown(
         """
-        # ⚽ Poisson Dağılımı & Groq Hibrit Maç Tahmin Radarı
-        Bu uygulama, girdiğiniz takım verilerini **Poisson Dağılımı** ile analiz ederek beklenen gol sayılarını ve kazanma olasılıklarını hesaplar, ardından **Groq (GPT-OSS)** yapay zekası ile matematiksel olarak yorumlar.
+        # 🎮 Dota 2 Poisson Dağılımı & Groq Hibrit Maç Tahmin Radarı
+        Bu uygulama, girdiğiniz takım verilerini **Poisson Dağılımı** ile analiz ederek BO3 maçlarda beklenen harita sayılarını ve maç kazanma olasılıklarını hesaplar, ardından **Groq (GPT-OSS)** yapay zekası ile matematiksel olarak yorumlar.
         """
     )
-    
+
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 🏟️ Takım İsimleri")
-            home_input = gr.Textbox(label="Ev Sahibi Takım", value="Arsenal")
-            away_input = gr.Textbox(label="Deplasman Takım", value="Chelsea")
-            
-            gr.Markdown("### 📊 Lig ve Form Durumu")
+            gr.Markdown("### ⚔️ Takım İsimleri")
+            home_input = gr.Textbox(label="Takım 1 (Ev Sahibi)", value="Team Spirit")
+            away_input = gr.Textbox(label="Takım 2 (Deplasman)", value="Gaimin Gladiators")
+
+            gr.Markdown("### 📊 DPC ve Form Durumu")
             with gr.Row():
-                home_rank_input = gr.Number(label="Ev Sahibi Lig Sırası", value=3, precision=0)
-                away_rank_input = gr.Number(label="Deplasman Lig Sırası", value=12, precision=0)
+                home_dpc_input = gr.Number(label="Takım 1 DPC Puanı", value=1500, precision=0)
+                away_dpc_input = gr.Number(label="Takım 2 DPC Puanı", value=800, precision=0)
             with gr.Row():
-                home_form_input = gr.Slider(label="Ev Form Puanı (Son 5 Maç)", minimum=0, maximum=15, value=11, step=1)
-                away_form_input = gr.Slider(label="Deplasman Form Puanı (Son 5 Maç)", minimum=0, maximum=15, value=4, step=1)
+                home_form_input = gr.Slider(label="Takım 1 Form (Son 5 Maç Galibiyet)", minimum=0, maximum=5, value=4, step=1)
+                away_form_input = gr.Slider(label="Takım 2 Form (Son 5 Maç Galibiyet)", minimum=0, maximum=5, value=2, step=1)
             with gr.Row():
-                home_inj_input = gr.Number(label="Ev Sakat/Cezalı Sayısı", value=1, precision=0)
-                away_inj_input = gr.Number(label="Deplasman Sakat/Cezalı Sayısı", value=3, precision=0)
-                
+                home_miss_input = gr.Number(label="Takım 1 Eksik Oyuncu", value=0, precision=0)
+                away_miss_input = gr.Number(label="Takım 2 Eksik Oyuncu", value=1, precision=0)
+
             submit_btn = gr.Button("Analiz Et ve Tahmin Üret", variant="primary")
 
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 📈 Matematiksel Kazanma Olasılıkları (Poisson)")
+            gr.Markdown("### 📈 Matematiksel Maç Kazanma Olasılıkları (Poisson)")
             prob_output = gr.Label(label="Olasılık Dağılımı")
-            
+
             gr.Markdown("### 🧠 Groq Yapay Zeka Analiz Raporu")
             analysis_output = gr.Markdown(value="Verileri girdikten sonra butona basarak analizi başlatabilirsiniz.")
 
@@ -170,9 +171,9 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="slate"))
         fn=predict_and_analyze,
         inputs=[
             home_input, away_input,
-            home_rank_input, away_rank_input,
+            home_dpc_input, away_dpc_input,
             home_form_input, away_form_input,
-            home_inj_input, away_inj_input
+            home_miss_input, away_miss_input
         ],
         outputs=[analysis_output, prob_output]
     )