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2024-09-15 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Torino)
48.7%
Match nul
33.7%
Extérieur (Lecce)
17.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
29.3%
L2M (No)
70.7%
Over 2.5
23.5%
Under 2.5
76.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
73.5%
DNB Extérieur
26.5%
Double Chance 1X
82.5%
Double Chance 12
66.3%
Double Chance X2
51.3%
Top 5 scores prédits
1 - 0
20.3%
0 - 0
19.5%
1 - 1
12.3%
2 - 0
11.7%
0 - 1
9.7%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Torino) | 48.7% | 49.9% | -1.2 pt |
| Match nul | 33.7% | 28.7% | +5.0 pt |
| Extérieur (Lecce) | 17.5% | 21.4% | -3.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 23.5% | 40.6% | -17.0 pt |
| Under 2.5 | 76.4% | 59.4% | +17.0 pt |
Probas marché obtenues en inversant les cotes (`1/cote`) et en normalisant pour retirer la marge bookmaker.
Performance modèle sur ce match
- Proba modèle au résultat réel
- 33.7% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7078 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0874 (0 = parfait, ~1.099 = pur hasard)
Interprétation : si le modèle avait dit "100% pour le bon résultat", Brier et log-loss seraient à 0. Plus la proba au résultat réel est haute, plus ces 2 scores sont bas. Permet de juger objectivement le modèle sur CE match précis (vs juste argmax / vrai-faux).
Méthode & sources
- Modèle
- dc-baseline-v1
- xi (pondération)
- 0.003000
- Source données
- football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
- Train
- 4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011