Update app.py

app.py

@@ -17,29 +17,26 @@ except Exception as e:
     pipeline = None
 
 def predict(context_str, prediction_length):
-    if pipeline is None:
-        return "Error: Model yüklenemedi."
+    if pipeline is None: return "Error: Model yüklenemedi."
 
     try:
-        # DÜZELTME: Artık '|' ile ayrılmış karmaşık veri beklemiyoruz.
-        # Sadece virgülle ayrılmış Fiyat verisi alacağız.
-        
         clean_s = context_str.strip()
         if not clean_s: return "Error: Veri boş."
             
         data_list = [float(x) for x in clean_s.split(',')]
-        
-        # Tensor Oluştur (Batch=1, Series=1, Time=Len)
-        # (1, 1, 200) -> En saf ve hatasız format budur.
         context_tensor = torch.tensor(data_list).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
         
         # Tahmin Yap
         forecast = pipeline.predict(context_tensor, int(prediction_length))
         
-        # Sonucu Al
-        future_price = forecast[0].quantile(0.5).item()
+        # 1. MEDYAN (Beklenen Değer) - 0.5
+        median_price = forecast[0].quantile(0.5).item()
+        
+        # 2. ALT SINIR (Kötü Senaryo) - 0.1 (%10'luk dilim)
+        lower_price = forecast[0].quantile(0.1).item()
         
-        return str(future_price)
+        # İkisini '|' ile birleştirip gönder
+        return f"{median_price}|{lower_price}"
 
     except Exception as e:
         return f"Error: {str(e)}"