Скачать или смотреть Comment créer un robot de prédiction FIFA FC25 3x3 avec ChatGPT et Python | Robot FIFA 1xbet 2025

Comment créer un robot de prédiction FIFA FC25 3x3 avec ChatGPT et Python | Robot FIFA 1xbet 2025

Tu veux automatiser tes analyses de matchs et prédire les scores exacts comme un pro ? 🤖⚽
Dans ce tutoriel complet, je t'apprends à créer un robot de prédiction pour FIFA FC25 et le jeu 3x3 sur 1xbet en utilisant ChatGPT et Python.

Grâce à ce bot, tu pourras :
✅ Convertir les cotes de paris sportifs en probabilités réelles
✅ Estimer le nombre de buts grâce à la loi de Poisson
✅ Déterminer l'équipe gagnante et le score exact le plus probable
✅ Générer un top 10 des scores les plus probables
✅ Exporter les résultats en JSON pour les exploiter facilement

Ce robot fonctionne sans aucune librairie externe, et tu pourras l'adapter pour d'autres jeux ou sports, comme FIFA, PES ou d'autres simulations.


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🚀 Ce que tu vas apprendre dans la vidéo :

Comment utiliser ChatGPT pour générer du code Python fiable

Créer un bot 100% autonome pour 1xbet et FIFA FC25

Comprendre et modéliser les paris Over/Under 14.5

Automatiser l'analyse des cotes 1X2 (victoire, nul, défaite)

Obtenir un prédicteur puissant pour tes pronostics sportifs



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⚙️ Commandes utiles :

Lancer le robot en mode interactif :

python fc25_robot.py

Lancer le robot avec un fichier JSON :

python fc25_robot.py example_input.json

Prompt ✅ 👇
Crée un script Python autonome appelé fc25_robot.py qui agit comme un robot de prédiction pour un jeu de football virtuel nommé FC25 3x3.
Le but est de prédire le score exact et l’équipe gagnante en utilisant uniquement des données manuelles fournies par l’utilisateur.

Détails à respecter :

1. Entrées de l'utilisateur :

Nom de l'équipe à domicile (home)

Nom de l'équipe à l'extérieur (away)

Cote de la victoire à domicile (odds_1)

Cote du match nul (odds_x)

Cote de la victoire à l'extérieur (odds_2)

Cote pour Over 14.5 buts (odds_over_14_5)

Cote pour Under 14.5 buts (odds_under_14_5)



2. Fonctionnalités attendues :

Conversion des cotes en probabilités implicites corrigées de la marge.

Estimation du nombre moyen de buts total (lambda_total) à partir du marché Over/Under 14.5.

Répartition de ce total entre les deux équipes (lambda_home et lambda_away) pour coller aux probabilités 1X2 (via une recherche binaire).

Utilisation d’un modèle de Poisson pour :

Calculer les probabilités de victoire, nul, défaite.

Trouver le score exact le plus probable.

Afficher un top 10 des scores les plus probables.




3. Sorties du programme :

Score exact prédit.

Vainqueur probable.

Valeurs de lambda_home, lambda_away, et lambda_total.

Probabilités ajustées pour Home, Draw, Away.

Liste des 10 scores les plus probables avec leurs probabilités.

Export automatique des résultats dans un fichier JSON nommé :

prediction_home_vs_away.json



4. Interface utilisateur :

Mode interactif : l'utilisateur saisit les données via la console.

Mode fichier JSON : si un fichier JSON est passé en argument, le programme doit le lire et l'utiliser.



5. Contraintes techniques :

Aucune librairie externe (juste math et json).

Code entièrement autonome.

Documenté avec des commentaires clairs.

Gérer les erreurs (entrées invalides ou fichier JSON introuvable).



6. Format de sortie en console :

Afficher le résultat au format JSON bien indenté, en UTF-8.

Exemple de sortie :

{
"prediction": {
"exact_score": "13-10",
"winner": "Roma",
"prob_exact_score": 0.0834
},
"expected_goals": {
"home_lambda": 7.8,
"away_lambda": 6.4,
"total": 14.2
}
}




Objectif final :
Le script doit être utilisable pour aider à prédire le score d’un match virtuel 3x3 basé sur les cotes disponibles.
Il doit fonctionner sur n’importe quel ordinateur avec Python installé, sans dépendances externes.





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