# IPL Score Prediction Project यह प्रोजेक्ट मशीन लर्निंग का उपयोग करके IPL मैचों में टीम के फाइनल स्कोर की भविष्यवाणी करता है। ## आवश्यकताएं सभी आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करने के लिए: ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## प्रोजेक्ट स्ट्रक्चर ``` IPL-Score-prediction-ML-Project/ ├── data/ │ └── ipl_data.csv ├── models/ │ ├── random_forest_model.pkl │ └── linear_regression_model.pkl ├── requirements.txt ├── train_models.py └── IPL_score_pred.py ``` ## उपयोग 1. मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए: ```bash python train_models.py ``` 2. स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए: ```python from IPL_score_pred import load_models, predict_score # मॉडल्स लोड करें models = load_models() # भविष्यवाणी करें prediction = predict_score( models, batting_team="Mumbai Indians", bowling_team="Chennai Super Kings", current_score=100, overs=15.0, wickets=3, last_five_runs=50, last_five_wickets=2 ) print(f"Predicted final score: {prediction}") ``` ## फीचर्स - बैटिंग टीम - बॉलिंग टीम - वर्तमान स्कोर - खेले गए ओवर्स - गिरे विकेट - पिछले 5 ओवर्स में बने रन - पिछले 5 ओवर्स में गिरे विकेट ## मॉडल्स 1. रैंडम फॉरेस्ट रिग्रेसर 2. लीनियर रिग्रेशन दोनों मॉडल्स का औसत लिया जाता है जिससे अधिक सटीक भविष्यवाणी मिलती है। ## Features - Interactive web interface built with Streamlit - Multiple machine learning models (Linear Regression, Random Forest, SVM) - Real-time score predictions - Team performance statistics and visualizations - Beautiful and responsive UI ## Setup Instructions 1. Clone this repository 2. Install the required dependencies: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. Make sure you have the `ipl.csv` dataset in the project directory 4. Run the application: ```bash streamlit run app.py ``` ## Usage 1. Select the batting and bowling teams from the dropdown menus 2. Enter the current match statistics: - Current runs - Wickets fallen - Overs completed - Runs in last 5 overs - Wickets in last 5 overs 3. Click the "Predict Score" button to get predictions from all three models 4. View the average predicted score and visualizations ## Technologies Used - Python - Streamlit - Pandas - NumPy - Scikit-learn - Plotly ## Data Source The application uses historical IPL match data from the `ipl.csv` dataset. Make sure to place this file in the project directory before running the application. # IPL-Victory-Predictor