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2024-11-09 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Juventus)
47.5%
Match nul
33.1%
Extérieur (Torino)
19.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
32.3%
L2M (No)
67.7%
Over 2.5
26.0%
Under 2.5
74.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
70.9%
DNB Extérieur
29.1%
Double Chance 1X
80.5%
Double Chance 12
66.9%
Double Chance X2
52.5%
Top 5 scores prédits
1 - 0
18.8%
0 - 0
17.8%
1 - 1
12.9%
2 - 0
11.1%
0 - 1
10.0%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Juventus) | 47.5% | 60.3% | -12.8 pt |
| Match nul | 33.1% | 26.5% | +6.6 pt |
| Extérieur (Torino) | 19.4% | 13.2% | +6.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 26.0% | 36.4% | -10.4 pt |
| Under 2.5 | 74.0% | 63.6% | +10.4 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
- 47.5% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.4230 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7449 (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