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2024-09-28 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Genoa)
26.7%
Match nul
32.1%
Extérieur (Juventus)
41.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
39.8%
L2M (No)
60.2%
Over 2.5
32.1%
Under 2.5
67.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
39.2%
DNB Extérieur
60.8%
Double Chance 1X
58.7%
Double Chance 12
67.9%
Double Chance X2
73.3%
Top 5 scores prédits
0 - 1
14.7%
0 - 0
14.4%
1 - 1
14.0%
1 - 0
10.9%
0 - 2
8.8%
Score réel 0-3 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Genoa) | 26.7% | 18.1% | +8.6 pt |
| Match nul | 32.1% | 28.7% | +3.3 pt |
| Extérieur (Juventus) | 41.3% | 53.2% | -11.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 32.1% | 36.8% | -4.7 pt |
| Under 2.5 | 67.9% | 63.2% | +4.7 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
- 41.3% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.5187 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8848 (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