Spaces:
Running
Running
| 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 |