⚽ WC 2026 — Yapay Zeka Tahmin Sistemi

Dünya Kupası 2026 maçları için istatistiksel olasılık tahminleri.
Hiyerarşik Bayesian Poisson modeli, LightGBM ve piyasa verilerinin ağırlıklı birleşimi.

🔗 Canlı Demo → 🌐 Blog Yazısı

---

Nasıl Çalışır?

49.000+ uluslararası maç verisi (1872–2025) üzerinde eğitilmiş üç farklı model, optimize edilmiş ağırlıklarla birleştirilir:

Bayesian Poisson  ──┐
LightGBM (23 özellik) ──┼──► Ağırlıklı Birleştirme ──► Olasılık Kalibrasyonu ──► 25.000 Simülasyon
Piyasa Verileri   ──┘

Pipeline:

1. Maç sonuçları football-data.org'dan çekilir
2. 49k+ tarihsel maçla Bayesian modeli güncellenir
3. LightGBM 23 sinyalle (Elo, form, FIFA sıralaması) yeniden eğitilir
4. Piyasa tahminleri Shin de-vig yöntemiyle arındırılır
5. Üç model birleştirilir, isotonic regresyonla kalibre edilir
6. 32 takımlı turnuva 25.000 kez simüle edilir
7. Sonuçlar data/outputs/'a yazılır, Streamlit uygulaması güncellenir

---

Model Performansı

Son 1 yıllık tarihsel veri üzerinde (n = 957 maç, modelin hiç görmediği test seti):

Model	Brier Skoru ↓	Doğruluk ↑
Birleşik Model	0.541	%55.2
Bayesian Poisson	0.543	%56.1
LightGBM	0.552	%55.8
Kıyaslama: eşit şans (⅓)	0.667	%33.3
Kıyaslama: hep ev sahibi	0.648	%44.6

Futbolda %55+ doğruluk, büyük veri altyapılarına sahip profesyonel sistemlerle aynı aralıktadır. Önemli olan doğruluktan çok kalibrasyondur — %70 dediğimizde gerçekten ~%70 olmalı.

---

Kullanılan Teknolojiler

Katman	Teknoloji
Bayesian model	PyMC 5 — hiyerarşik Poisson, zaman-decay ağırlıkları
Makine öğrenmesi	LightGBM — çok sınıflı (H/D/A), 23 özellik
Özellik mühendisliği	Elo puanları, son form, FIFA dünya sıralaması (1992–2024)
Kalibrasyon	Isotonic regresyon
Simülasyon	Monte Carlo, 25.000 iterasyon, Wilson %95 güven aralıkları
Veri kaynakları	football-data.org · Kaggle · FIFA ranking CSV
Arayüz	Streamlit + Plotly

---

Kurulum

git clone https://github.com/Tuguberk/wc2026-ai
cd wc2026-ai

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
make setup

cp .env.example .env
# .env dosyasına API anahtarlarını ekle (en az FOOTBALL_DATA_API_KEY)

make update   # ~7 dakika
make app      # http://localhost:8501

---

Güncelleme Akışı

make update

Her çalıştırmada şunlar olur:

• Yeni maç sonuçları çekilir
• Model verileri güncellenerek yeniden eğitilir
• Kalibre edilmiş tahminler üretilir
• Tüm takımlar için bracket simülasyonu çalışır
• Tarihli snapshot data/snapshots/{ts}/ altına kaydedilir
• data/outputs/ dosyaları Streamlit için güncellenir

Ne zaman çalıştırmalısın: Maç günlerinin sonunda, Türkiye maçlarından hemen sonra.

---

Yapı

wc2026-ai/
├── app/
│   └── streamlit_app.py        # Türkçe arayüz — sadece data/outputs/ okur
├── src/wc26/
│   ├── config.py               # pydantic-settings (.env)
│   ├── update.py               # Ana pipeline orkestrasyonu
│   ├── fetchers/
│   │   ├── kaggle_historical.py  # 49k+ tarihsel maç
│   │   ├── footballdata.py       # WC2026 fikstür + sonuçlar
│   │   ├── fifa_ranking.py       # FIFA dünya sıralaması (1992–2024)
│   │   └── odds_live.py          # Piyasa tahmin verileri
│   ├── features/
│   │   ├── elo.py               # Elo puanı hesaplama
│   │   ├── form.py              # Son N maç form metrikleri
│   │   └── pipeline.py          # 23 özelliğin birleşimi
│   ├── models/
│   │   ├── bayesian_poisson.py  # PyMC hiyerarşik model
│   │   ├── lgbm.py              # LightGBM çok sınıflı
│   │   ├── calibration.py       # Isotonic regresyon
│   │   ├── ensemble.py          # Ağırlıklı birleştirme
│   │   └── market_model.py      # Shin de-vig
│   └── sim/
│       ├── bracket_sim.py       # 32 takım tam bracket, Wilson CI
│       ├── group_sim.py         # Grup aşaması Monte Carlo
│       └── turkey.py            # Türkiye özet istatistikleri
├── data/
│   ├── outputs/                 # Streamlit'in okuduğu dosyalar (git'te)
│   └── snapshots/               # Tarihli tahmin arşivi (gitignore)
├── tests/                       # Fetcher, model, idempotency, leakage testleri
├── .streamlit/config.toml       # Karanlık tema konfigürasyonu
├── requirements.txt             # Streamlit Cloud için minimal bağımlılıklar
└── Makefile                     # setup · update · app · test · lint

---

Konfigürasyon

.env.example dosyasını kopyalayarak .env oluştur:

Değişken	Zorunlu	Açıklama
FOOTBALL_DATA_API_KEY	Evet	WC2026 fikstür + sonuçları
KAGGLE_USERNAME + KAGGLE_KEY	Önerilen	Tarihsel maç verisi (GitHub fallback var)
API_FOOTBALL_KEY	Opsiyonel	Yedek fikstür kaynağı
ODDS_API_KEY	Opsiyonel	Piyasa tahmin verileri (the-odds-api.com)
MCMC_DRAWS	Opsiyonel	Varsayılan 1000
MONTE_CARLO_ITERATIONS	Opsiyonel	Varsayılan 10000

---

Dürüst Kısıtlamalar

• Sakatlık ve kadro haberi yok. Maç öncesi önemli bir oyuncu eksikse model bunu bilemez.
• Knockout bracket yaklaşıktır. FIFA'nın resmi çekiliş tablosu henüz yayınlanmamıştı; çeyrek final ve sonrası olasılıklar tahmindir.
• Futbol öngörülemezdir. En iyi sistemler bile %55 civarında doğruluk elde eder — sürprizler bu sporun özündedir.

---

Testler

make test   # fetcher · model smoke · idempotency · leakage
make lint   # ruff

---

Turnuva boyunca aktif olarak güncellenmektedir — son güncelleme data/outputs/ commit tarihine bakınız.