Update app.py

app.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import os
 import numpy as np
 import xgboost as xgb
 import gradio as gr
-from groq import Groq  # Gemini kütüphanesi yerine Groq kütüphanesi eklendi
+from groq import Groq
 
 # ==========================================
 # 🔌 1. GROQ CLIENT BAŞLATMA
@@ -15,19 +15,16 @@ if api_key:
 # ==========================================
 # 📊 2. SENTETİK XGBOOST MODELİ (MOCK TRAIN)
 # ==========================================
-# Arayüz açıldığında hızlıca kalibre edilen örnek XGBoost sınıflandırıcısı.
-# Özellikler: [Ev_Sırası, Dep_Sırası, Ev_Form_Puanı, Dep_Form_Puanı, Ev_Sakat_Sayısı, Dep_Sakat_Sayısı]
 def train_baseline_xgboost():
     X_synthetic = np.array([
-        [1, 18, 13, 3, 0, 3],  # Güçlü ev sahibi favori
-        [15, 2, 4, 12, 2, 0],  # Güçlü deplasman favori
-        [8, 9, 7, 8, 1, 1],    # Denk takımlar
-        [4, 5, 10, 9, 0, 1],   # Kafa kafaya zirve mücadelesi
-        [20, 19, 2, 1, 3, 2],  # Alt sıraların mücadelesi
-        [3, 16, 11, 4, 1, 2],  # Ev favori
-        [17, 4, 3, 11, 2, 0]   # Deplasman favori
+        [1, 18, 13, 3, 0, 3],
+        [15, 2, 4, 12, 2, 0],
+        [8, 9, 7, 8, 1, 1],
+        [4, 5, 10, 9, 0, 1],
+        [20, 19, 2, 1, 3, 2],
+        [3, 16, 11, 4, 1, 2],
+        [17, 4, 3, 11, 2, 0]
     ])
-    # Hedef Değişkenler: 0 -> Ev Sahibi Kazanır, 1 -> Beraberlik, 2 -> Deplasman Kazanır
     y_synthetic = np.array([0, 2, 1, 0, 1, 0, 2])
 
     model = xgb.XGBClassifier(
@@ -42,7 +39,6 @@ def train_baseline_xgboost():
     model.fit(X_synthetic, y_synthetic)
     return model
 
-# Uygulama başlarken modeli hafızaya yükle
 xgb_model = train_baseline_xgboost()
 
 # ==========================================
@@ -52,7 +48,6 @@ def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_rank, away_rank, home_form, a
     if not home_team or not away_team:
         return "Lütfen ev sahibi ve deplasman takımlarının isimlerini giriniz.", {}
 
-    # XGBoost Tahmin Girdisini Hazırlama
     features = np.array([[home_rank, away_rank, home_form, away_form, home_injuries, away_injuries]])
     probabilities = xgb_model.predict_proba(features)[0]
     
@@ -60,14 +55,12 @@ def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_rank, away_rank, home_form, a
     p_draw = float(probabilities[1])
     p_away = float(probabilities[2])
 
-    # Gradio grafiği için dictionary formatı
     prob_dict = {
         f"{home_team} Galibiyeti (1)": p_home,
         "Beraberlik (X)": p_draw,
         f"{away_team} Galibiyeti (2)": p_away
     }
 
-    # Groq Analiz Promptu
     prompt = f"""
     Sen uzman bir spor analisti ve profesyonel bir veri modelleyicisisin.
     
@@ -90,16 +83,16 @@ def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_rank, away_rank, home_form, a
     Yorumların rasyonel, nesnel ve profesyonel olsun.
     """
 
-    # Groq API Çağrısı
     if client:
         try:
-            # Groq'un desteklediği güncel ve başarılı bir model kullanıyoruz
+            # Model güncellendi ve max_tokens eklendi
             response = client.chat.completions.create(
-                model="llama-3.3-70b-versatile", 
+                model="openai/gpt-oss-120b", 
                 messages=[
                     {"role": "user", "content": prompt}
                 ],
                 temperature=0.3,
+                max_tokens=1024
             )
             analysis_result = response.choices[0].message.content
         except Exception as e:
@@ -110,13 +103,13 @@ def predict_and_analyze(home_team, away_team, home_rank, away_rank, home_form, a
     return analysis_result, prob_dict
 
 # ==========================================
-# 🎨 4. GRADIO ARAYÜZÜ (DARK THEME)
+# 🎨 4. GRADIO ARAYÜZÜ
 # ==========================================
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="slate")) as demo:
     gr.Markdown(
         """
         # ⚽ XGBoost & Groq Hibrit Maç Tahmin Radarı
-        Bu uygulama, girdiğiniz takım verilerini **XGBoost** sınıflandırıcısı ile tarayıp olasılıkları hesaplar ve **Groq (Llama 3.3)** yapay zekası ile matematiksel olarak yorumlar.
+        Bu uygulama, girdiğiniz takım verilerini **XGBoost** sınıflandırıcısı ile tarayıp olasılıkları hesaplar ve **Groq (GPT-OSS)** yapay zekası ile matematiksel olarak yorumlar.
         """
     )