← Retour à l’accueil
2024-10-19 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Juventus)
42.0%
Match nul
31.6%
Extérieur (Lazio)
26.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.6%
L2M (No)
59.4%
Over 2.5
33.1%
Under 2.5
66.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.4%
DNB Extérieur
38.6%
Double Chance 1X
73.6%
Double Chance 12
68.4%
Double Chance X2
58.0%
Top 5 scores prédits
1 - 0
14.5%
1 - 1
14.0%
0 - 0
13.9%
0 - 1
10.6%
2 - 0
8.9%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Juventus) | 42.0% | 45.5% | -3.5 pt |
| Match nul | 31.6% | 30.1% | +1.6 pt |
| Extérieur (Lazio) | 26.4% | 24.4% | +2.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 33.1% | 41.4% | -8.2 pt |
| Under 2.5 | 66.9% | 58.6% | +8.2 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
- 42.0% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.5062 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8677 (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