Update app.py

app.py

@@ -13,124 +13,107 @@ if api_key:
     client = Groq(api_key=api_key)
 
 # ==========================================
-# ⚽ 2. FIFA H2H POISSON GOL TAHMİN MOTORU
+# 🎰 2. SLOT OYUNU OLASILIK MOTORU (POISSON)
 # ==========================================
-def calculate_poisson_probabilities(home_rating, away_rating, home_form, away_form, home_injuries, away_injuries):
+def calculate_slot_probabilities(symbol_count, wild_count, scatter_count, spin_count, volatility):
     """
-    FIFA H2H sanal lig için Poisson tabanlı gol tahmini.
-    - rating: Takım genel gücü (1-99, FIFA Overall Rating)
-    - form: Son 5 maç formu (0-15 puan)
-    - injuries: Sakat/cezalı oyuncu sayısı
+    Slot oyunu için sembol düşme olasılıklarını Poisson ile hesaplar.
+    - symbol_count: Makaralarda toplam sembol sayısı (ör. 20)
+    - wild_count: Wild sembol sayısı
+    - scatter_count: Scatter sembol sayısı
+    - spin_count: Simüle edilecek spin sayısı
+    - volatility: Düşük / Orta / Yüksek (ödeme sıklığını etkiler)
     """
-    # 1. Takım güçlerini normalize et (FIFA rating 1-99 arası)
-    home_attack = max(0.5, home_rating / 70.0)   # 70 ortalama rating kabul edildi
-    away_attack = max(0.5, away_rating / 70.0)
-
-    # 2. Form gücü (0-15 -> 0.5-2.0 çarpan)
-    home_form_power = (home_form / 15.0) * 1.5 + 0.5
-    away_form_power = (away_form / 15.0) * 1.5 + 0.5
-
-    # 3. Sakatlık cezası: her eksik oyuncu %12 güç kaybı
-    home_penalty = max(0.4, 1.0 - (home_injuries * 0.12))
-    away_penalty = max(0.4, 1.0 - (away_injuries * 0.12))
-
-    # 4. Ev sahibi avantajı (FIFA H2H'de ev sahibi ~%15 avantajlı)
-    home_advantage = 1.15
-
-    # 5. Beklenen gol sayıları (Lambda - λ)
-    # FIFA H2H ortalama gol: Ev ~1.6, Deplasman ~1.2
-    base_home_goals = 1.6
-    base_away_goals = 1.2
-
-    lambda_home = base_home_goals * home_attack * home_form_power * home_penalty * home_advantage
-    lambda_away = base_away_goals * away_attack * away_form_power * away_penalty
-
-    # Lambda değerlerini makul aralığa sıkıştır
-    lambda_home = max(0.1, min(4.5, lambda_home))
-    lambda_away = max(0.1, min(4.5, lambda_away))
-
-    # 6. Poisson matrisi (0-6 gol arası)
-    max_goals = 6
-    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)]
-
-    score_matrix = np.outer(home_probs, away_probs)
-
-    # 7. Sonuç olasılıkları
-    p_home_win = np.sum(np.tril(score_matrix, -1))
-    p_draw = np.sum(np.diag(score_matrix))
-    p_away_win = np.sum(np.triu(score_matrix, 1))
-
-    # 8. Alt/Üst 2.5 gol olasılığı
-    p_under_25 = 0.0
-    p_over_25 = 0.0
-    for i in range(max_goals + 1):
-        for j in range(max_goals + 1):
-            if i + j <= 2:
-                p_under_25 += score_matrix[i, j]
-            else:
-                p_over_25 += score_matrix[i, j]
-
-    # 9. Karşılıklı gol (BTTS) olasılığı
-    p_btts_yes = 0.0
-    for i in range(1, max_goals + 1):
-        for j in range(1, max_goals + 1):
-            p_btts_yes += score_matrix[i, j]
-
-    return (p_home_win, p_draw, p_away_win, lambda_home, lambda_away,
-            score_matrix, p_under_25, p_over_25, p_btts_yes)
+    total_slots = max(1, symbol_count)
+
+    # Volatilite katsayısı (düşük = sık küçük ödeme, yüksek = nadir büyük ödeme)
+    vol_map = {"Düşük": 0.6, "Orta": 1.0, "Yüksek": 1.5}
+    vol_factor = vol_map.get(volatility, 1.0)
+
+    # Beklenen sembol düşme sayıları (λ)
+    lambda_wild = (wild_count / total_slots) * spin_count * vol_factor
+    lambda_scatter = (scatter_count / total_slots) * spin_count * vol_factor
+    lambda_line = (1.0 / total_slots) * spin_count * vol_factor  # Herhangi bir ödeme çizgisi
+
+    # Poisson ile 0-10 arası düşme olasılıkları
+    max_hits = 10
+    wild_probs = [poisson.pmf(i, lambda_wild) for i in range(max_hits + 1)]
+    scatter_probs = [poisson.pmf(i, lambda_scatter) for i in range(max_hits + 1)]
+    line_probs = [poisson.pmf(i, lambda_line) for i in range(max_hits + 1)]
+
+    # Kazanç olasılıkları (en az 1 eşleşme)
+    p_wild = 1 - wild_probs[0]
+    p_scatter = 1 - scatter_probs[0]
+    p_any_win = 1 - line_probs[0]
+
+    # Büyük kazanç (3+ scatter veya 3+ wild)
+    p_big_win = sum(scatter_probs[3:]) + sum(wild_probs[3:])
+
+    # RTP tahmini (volatiliteye göre ayarlanır, %85-98 arası)
+    base_rtp = 92.0
+    rtp_estimate = base_rtp - (vol_factor - 1.0) * 5.0
+    rtp_estimate = max(80.0, min(99.0, rtp_estimate))
+
+    # Ortalama ödeme çarpanı
+    avg_multiplier = (1.0 + p_big_win * 20) * (rtp_estimate / 100.0)
+
+    return {
+        "p_wild": p_wild,
+        "p_scatter": p_scatter,
+        "p_any_win": p_any_win,
+        "p_big_win": p_big_win,
+        "lambda_wild": lambda_wild,
+        "lambda_scatter": lambda_scatter,
+        "lambda_line": lambda_line,
+        "rtp_estimate": rtp_estimate,
+        "avg_multiplier": avg_multiplier,
+        "wild_probs": wild_probs,
+        "scatter_probs": scatter_probs,
+        "line_probs": line_probs,
+    }
 
 # ==========================================
 # 🧠 3. TAHMİN VE ANALİZ MOTORU
 # ==========================================
-def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_rating, away_rating,
-                         home_form, away_form, home_injuries, away_injuries):
-    if not home_team or not away_team:
-        return "Lütfen ev sahibi ve deplasman takımlarının isimlerini giriniz.", {}
-
-    (p_home, p_draw, p_away, lam_home, lam_away,
-     score_matrix, p_under, p_over, p_btts) = calculate_poisson_probabilities(
-        home_rating, away_rating, home_form, away_form, home_injuries, away_injuries
-    )
+def predict_and_analyze(game_name, symbol_count, wild_count, scatter_count, spin_count, volatility):
+    if not game_name:
+        return "Lütfen oyun adını giriniz.", {}
 
-    # En olası skoru bul
-    max_idx = np.unravel_index(np.argmax(score_matrix), score_matrix.shape)
-    most_likely_score = f"{max_idx[0]} - {max_idx[1]}"
-    most_likely_prob = score_matrix[max_idx] * 100
+    result = calculate_slot_probabilities(symbol_count, wild_count, scatter_count, spin_count, volatility)
 
     # Gradio grafiği için olasılık sözlüğü
     prob_dict = {
-        f"{home_team} Galibiyeti (1)": float(p_home),
-        "Beraberlik (X)": float(p_draw),
-        f"{away_team} Galibiyeti (2)": float(p_away)
+        "En Az 1 Wild Düşme": float(result["p_wild"]),
+        "En Az 1 Scatter Düşme": float(result["p_scatter"]),
+        "Herhangi Bir Kazanç": float(result["p_any_win"]),
+        "Büyük Kazanç (3+ Scatter/Wild)": float(result["p_big_win"]),
     }
 
     prompt = f"""
-    Sen uzman bir FIFA (EA Sports FC) H2H sanal futbol analistisin.
-    Aşağıdaki verilere göre Türkçe bir maç öncesi analiz raporu hazırla.
-
-    ⚽ Karşılaşma: {home_team} (Ev) vs {away_team} (Deplasman)
-    🏆 Format: FIFA H2H Sanal Ligi
+    Sen uzman bir slot oyunları (sanal kumarhane) analisti ve olasılık modelleyicisisin.
 
-    📊 Takım Güçleri (FIFA Overall Rating):
-    - {home_team}: Rating {home_rating}, Form (Son 5 Maç) {home_form}/15, Sakat/Cezalı {home_injuries}
-    - {away_team}: Rating {away_rating}, Form (Son 5 Maç) {away_form}/15, Sakat/Cezalı {away_injuries}
+    🎰 Oyun: {game_name}
+    📊 Parametreler:
+    - Toplam sembol sayısı: {symbol_count}
+    - Wild sembol sayısı: {wild_count}
+    - Scatter sembol sayısı: {scatter_count}
+    - Simüle edilen spin sayısı: {spin_count}
+    - Volatilite: {volatility}
 
     📈 Poisson Modeli Sonuçları:
-    - Beklenen Gol (λ): {home_team} {lam_home:.2f} - {away_team} {lam_away:.2f}
-    - 1 (Ev Sahibi): %{p_home*100:.1f}
-    - X (Beraberlik): %{p_draw*100:.1f}
-    - 2 (Deplasman): %{p_away*100:.1f}
-    - En Olası Skor: {most_likely_score} (%{most_likely_prob:.1f})
-    - Alt 2.5: %{p_under*100:.1f} | Üst 2.5: %{p_over*100:.1f}
-    - Karşılıklı Gol (BTTS): %{p_btts*100:.1f}
-
-    Raporda şu başlıklar bulunsun:
-    1. 🎯 Model Yorumu (Poisson ve beklenen gollerin mantığı)
-    2. ⚽ Olası Skor ve Gol Tahmini (Alt/Üst, BTTS değerlendirmesi)
-    3. 💡 Değerli Bahis Önerisi (+EV değerlendirmesi)
-
-    Yorumların rasyonel, nesnel ve profesyonel olsun.
+    - Beklenen Wild (λ): {result['lambda_wild']:.2f} | En az 1 Wild: %{result['p_wild']*100:.1f}
+    - Beklenen Scatter (λ): {result['lambda_scatter']:.2f} | En az 1 Scatter: %{result['p_scatter']*100:.1f}
+    - Herhangi bir kazanç: %{result['p_any_win']*100:.1f}
+    - Büyük kazanç (3+ Scatter/Wild): %{result['p_big_win']*100:.1f}
+    - Tahmini RTP: %{result['rtp_estimate']:.1f}
+    - Ortalama ödeme çarpanı: {result['avg_multiplier']:.2f}x
+
+    Türkçe bir analiz raporu hazırla. Şu başlıklar bulunsun:
+    1. 🎯 Model Yorumu (Poisson dağılımı ve sembol düşme mantığı)
+    2. 🎰 Volatilite ve RTP Değerlendirmesi (oyunun risk profili)
+    3. 💡 Strateji ve Bahis Önerisi (spin sayısı, bütçe yönetimi, +EV değerlendirmesi)
+
+    Yorumların rasyonel, nesnel ve profesyonel olsun. Kumar bağımlılığına karşı sorumlu oyun vurgusu yap.
     """
 
     if client:
@@ -146,44 +129,45 @@ def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_rating, away_rating,
             analysis_result = f"Groq API Analiz Hatası: {str(e)}\n\n(Lütfen GROQ_API_KEY değişkeninizi Hugging Face Secrets alanına doğru eklediğinizden emin olun.)"
     else:
         analysis_result = ("Groq API Anahtarı bulunamadı! Lütfen Hugging Face Space alanına "
-                           "'GROQ_API_KEY' adıyla bir Secret ekleyin. (Yine de yukarıdaki Poisson grafik tahminini görebilirsiniz.)")
+                           "'GROQ_API_KEY' adıyla bir Secret ekleyin. (Yine de yukarıdaki olasılık grafiğini görebilirsiniz.)")
 
     return analysis_result, prob_dict
 
 # ==========================================
 # 🎨 4. GRADIO ARAYÜZÜ
 # ==========================================
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="green", secondary_hue="slate")) as demo:
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="amber", secondary_hue="slate")) as demo:
     gr.Markdown(
         """
-        # ⚽ FIFA H2H Sanal Lig Poisson Tahmin Radarı
-        Bu uygulama, FIFA H2H sanal lig maçları için **Poisson Dağılımı** kullanarak gol ve sonuç tahminleri üretir; ardından **Groq (GPT-OSS)** yapay zekası ile analiz raporu hazırlar.
+        # 🎰 Slot Oyunu Olasılık & Groq AI Tahmin Radarı
+        Bu uygulama, slot oyunu parametrelerini **Poisson Dağılımı** ile analiz ederek sembol düşme olasılıklarını ve RTP tahminini hesaplar; ardından **Groq (GPT-OSS)** yapay zekası ile strateji raporu üretir.
         """
     )
 
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 🏟️ Takım İsimleri")
-            home_input = gr.Textbox(label="Ev Sahibi Takım", value="Real Madrid")
-            away_input = gr.Textbox(label="Deplasman Takım", value="Barcelona")
+            gr.Markdown("### 🎮 Oyun Bilgileri")
+            game_input = gr.Textbox(label="Oyun Adı", value="Gates of Olympus")
 
-            gr.Markdown("### ⭐ Takım Güçleri (FIFA Overall Rating)")
+            gr.Markdown("### 🎰 Makara Parametreleri")
             with gr.Row():
-                home_rating_input = gr.Number(label="Ev Sahibi Rating (1-99)", value=85, precision=0)
-                away_rating_input = gr.Number(label="Deplasman Rating (1-99)", value=84, precision=0)
-
-            gr.Markdown("### 📊 Form ve Sakatlık Durumu")
-            with gr.Row():
-                home_form_input = gr.Slider(label="Ev Form (Son 5 Maç Puanı, Max 15)", minimum=0, maximum=15, value=11, step=1)
-                away_form_input = gr.Slider(label="Deplasman Form (Son 5 Maç Puanı, Max 15)", minimum=0, maximum=15, value=9, step=1)
+                symbol_input = gr.Number(label="Toplam Sembol Sayısı", value=20, precision=0)
+                spin_input = gr.Number(label="Simüle Edilecek Spin", value=100, precision=0)
             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=2, precision=0)
+                wild_input = gr.Number(label="Wild Sembol Sayısı", value=3, precision=0)
+                scatter_input = gr.Number(label="Scatter Sembol Sayısı", value=2, precision=0)
+
+            gr.Markdown("### 📊 Volatilite")
+            volatility_input = gr.Radio(
+                choices=["Düşük", "Orta", "Yüksek"],
+                value="Orta",
+                label="Oyun Volatilitesi"
+            )
 
             submit_btn = gr.Button("Analiz Et ve Tahmin Üret", variant="primary")
 
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 📈 Maç Sonucu Olasılıkları (Poisson)")
+            gr.Markdown("### 📈 Sembol Düşme Olasılıkları (Poisson)")
             prob_output = gr.Label(label="Olasılık Dağılımı")
 
             gr.Markdown("### 🧠 Groq Yapay Zeka Analiz Raporu")
@@ -191,14 +175,16 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="green", secondary_hue="slate"))
 
     submit_btn.click(
         fn=predict_and_analyze,
-        inputs=[
-            home_input, away_input,
-            home_rating_input, away_rating_input,
-            home_form_input, away_form_input,
-            home_inj_input, away_inj_input
-        ],
+        inputs=[game_input, symbol_input, wild_input, scatter_input, spin_input, volatility_input],
         outputs=[analysis_output, prob_output]
     )
 
+    gr.Markdown(
+        """
+        ---
+        ⚠️ **Sorumlu Oyun Uyarısı**: Bu uygulama yalnızca eğitim ve olasılık analizi amaçlıdır. Slot oyunları şans oyunlarıdır; kaybetme riski her zaman vardır. Lütfen bütçenizi aşmayın ve sorumlu oynayın.
+        """
+    )
+
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()