# Changelog - 2026-05-20

Bu dokuman, 20 Mayis 2026 tarihinde yapilan **League Tier Sistemi** calismasini ozetler. Amac: model egitiminde kullanilan ligleri kalite bazli filtreleyerek tahmin dogrulugunu artirmak.

## 1. Problem Analizi

- Model 443 lig ile egitiliyordu (DB'de toplam 1142 lig).
- Dusuk kaliteli ligler (zayif bahis pazari, eksik veri) modelin sinyalini bozuyordu.
- Mevcut performans: **MS %26.9** (rastgeleden kotu), **OU2.5 %57.7**, **BTTS %53.8**
- Model hic "X" (draw) tahmini yapmiyordu — agir home bias vardi.
- 19 gercek bahisten 5 kazanc, 14 kayip = **%26.3 win rate, -9.68 unit**

## 2. Cozum: League Tier Sistemi

Bookmaker margin (overround) analizine dayanarak 48 kaliteli lig secildi:

| Tier | Isim | Lig Sayisi | Kriter |
|------|------|-----------|--------|
| 1 | Elmas | 10 | En iyi veri kalitesi, en dusuk margin (Premier League, La Liga, Serie A vb.) |
| 2 | Altin | 20 | Iyi veri kalitesi (Eredivisie, Ligue 2, Championship vb.) |
| 3 | Gumus | 18 | Kabul edilebilir veri (Ekstraklasa, MLS, Liga MX vb.) |

## 3. Veritabani Degisiklikleri

### Yeni tablo: `league_tiers`
```sql
CREATE TABLE league_tiers (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  league_id TEXT NOT NULL UNIQUE REFERENCES leagues(id) ON DELETE CASCADE,
  tier INT NOT NULL DEFAULT 1,
  is_active BOOLEAN NOT NULL DEFAULT TRUE,
  added_by TEXT,
  notes TEXT,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);
CREATE INDEX idx_league_tiers_tier_active ON league_tiers(tier, is_active);
```

### Prisma schema guncellendi
- `LeagueTier` modeli eklendi (`prisma/schema.prisma`)
- `League` modeline `leagueTier LeagueTier?` iliskisi eklendi
- Not: Migration shadow DB hatasi nedeniyle tablo dogrudan SQL ile olusturuldu

## 4. Backend Degisiklikleri

### Yeni dosyalar

**`src/modules/leagues/league-tiers.service.ts`**
- `findAll()` — tum tier'lari listele
- `findActive()` — aktif tier'lari listele
- `findByTier(tier)` — belirli tier'daki ligler
- `addLeague(leagueId, tier, notes, addedBy)` — lig ekle/guncelle (upsert), otomatik JSON sync + retrain tetikle
- `removeLeague(leagueId)` — ligi pasif yap (soft delete), JSON sync
- `updateTier(leagueId, tier)` — tier seviyesi degistir
- `deleteLeague(leagueId)` — kalici sil
- `syncQualifiedLeagues()` — DB'den `qualified_leagues.json` dosyasini guncelle
- `triggerModelRetrain()` — AI engine'e POST `/v1/admin/retrain`
- `getStats()` — tier istatistikleri + toplam qualified match sayisi

**`src/modules/leagues/league-tiers.controller.ts`**
- `GET /admin/league-tiers` — listele (`?active=true` filtreli)
- `GET /admin/league-tiers/stats` — istatistikler
- `GET /admin/league-tiers/tier/:tier` — tier bazli filtre
- `POST /admin/league-tiers` — lig ekle (body: `{ leagueId, tier?, notes?, addedBy? }`)
- `PUT /admin/league-tiers/:leagueId/tier` — tier guncelle
- `PUT /admin/league-tiers/:leagueId/deactivate` — pasif yap
- `DELETE /admin/league-tiers/:leagueId` — kalici sil
- `POST /admin/league-tiers/sync` — JSON sync tetikle
- `POST /admin/league-tiers/retrain` — model retrain tetikle
- Tum endpointler `@Roles("superadmin")` ile korumali

### Guncellenen dosyalar

**`src/modules/leagues/leagues.module.ts`**
- `HttpModule` import eklendi (retrain HTTP cagirisi icin)
- `LeagueTiersController` ve `LeagueTiersService` register edildi

## 5. qualified_leagues.json Sync

- Onceki durum: **443 lig**
- Yeni durum: **48 lig** (DB'deki aktif tier'lardan)
- `data-fetcher.task.ts` zaten bu dosyayi okuyor — yeni mac verisi sadece 48 lig icin cekilecek
- `extract_training_data.py` zaten bu dosyayi okuyor — egitim verisi sadece 48 ligden gelecek

## 6. Mevcut Veri Akisi

```
Admin Panel (lig ekle/cikar)
    |
    v
LeagueTiersService.addLeague() / removeLeague()
    |
    +---> DB guncelle (league_tiers tablosu)
    +---> syncQualifiedLeagues() ---> qualified_leagues.json guncelle
    +---> triggerModelRetrain() ---> AI Engine POST /v1/admin/retrain
    
Data Fetcher (cron):
    qualified_leagues.json ---> sadece bu liglerden live_matches cek

Training Pipeline:
    qualified_leagues.json ---> sadece bu liglerden training_data extract et
```

## 7. Yapilacaklar

- [ ] AI engine'de `/v1/admin/retrain` endpoint olustur (Python tarafi)
- [ ] Modeli yeni 48 lig dataseti ile yeniden egit
- [ ] Admin panel frontend'inde league tier yonetim UI'i
- [ ] Draw blindness sorununu arastir (model hic X tahmini yapmiyor)
- [ ] Prisma migration gecmisini duzelt (manual SQL → migration align)