File size: 2,312 Bytes
a4cf10d
da8c57b
a4cf10d
 
 
 
497ef37
 
a4cf10d
 
 
e1be1c3
a4cf10d
497ef37
 
 
 
 
a4cf10d
 
 
e1be1c3
a4cf10d
e1be1c3
a4cf10d
e1be1c3
a4cf10d
e1be1c3
 
 
 
 
 
 
a4cf10d
e1be1c3
a4cf10d
e1be1c3
 
 
 
a4cf10d
e1be1c3
a4cf10d
e1be1c3
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
---
title: AVOLD V7 well
emoji: ✈️
colorFrom: indigo
colorTo: blue
sdk: gradio
sdk_version: 6.9.0
python_version: '3.10'
app_file: app.py
pinned: false
fullWidth: true
short_description: হাইব্রিড এনসেম্বল  স্ট্যাটিস্টিক্যাল + রিপোজিটরি ML
tags:
- aviator
- predictor
- ml
- ensemble
- hybrid
disable_embedding: false
---

# ✈️ AVOLD V7 – হাইব্রিড এভিয়েটর প্রেডিক্টর

এটি আপনার তৈরি করা স্ট্যাটিস্টিক্যাল মডেল (V1–V6) এবং GitHub রিপোজিটরি `onyansi254/Aviator-Predictor`-এর ML মডেলের সমন্বয়ে গঠিত একটি শক্তিশালী এনসেম্বল প্রেডিক্টর।

## 🧠 মডেল আর্কিটেকচার

- **V1**: বেসিক স্ট্যাটিস্টিক্যাল + IQR (ওয়েট ১৫%)
- **V2**: মাল্টি-টাইমফ্রেম (১৫%)
- **V3**: সাইকেল ডিটেকশন (১০%)
- **V4**: এডাপটিভ লার্নিং (১০%)
- **V5**: র‍্যান্ডম ফরেস্ট (১০%)
- **V6**: টাইম-অফ-ডে (১০%)
- **Repository Ensemble**: নিউরাল নেটওয়ার্ক, সিকোয়েন্স অ্যানালাইজার, মার্কভ চেইন, পরিসংখ্যানিক মডেল (৩০%)

## 🎮 ব্যবহার

1. নতুন রাউন্ডের মাল্টিপ্লায়ার ইনপুট দিন (যেকোনো মান, যেমন `2.45`, `158.3`, `12000`).
2. **যোগ করুন** বাটনে ক্লিক করুন।
3. প্রেডিকশন রিপোর্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হবে।
4. **রিসেট ডাটা** বাটন দিয়ে ২০টি র‍্যান্ডম রাউন্ড জেনারেট করে নতুন করে শুরু করুন।

## ⚙️ ইনস্টলেশন (লোকাল)

```bash
pip install -r requirements.txt
python app.py