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2024-12-16 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
21.5%
Match nul
27.5%
Extérieur (Inter)
51.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.6%
L2M (No)
53.4%
Over 2.5
43.0%
Under 2.5
57.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
29.6%
DNB Extérieur
70.4%
Double Chance 1X
49.0%
Double Chance 12
72.5%
Double Chance X2
78.5%
Top 5 scores prédits
0 - 1
13.0%
1 - 1
12.9%
0 - 2
10.3%
0 - 0
9.8%
1 - 2
9.2%
Score réel 0-6 : 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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 21.5% | 27.3% | -5.8 pt |
| Match nul | 27.5% | 29.0% | -1.5 pt |
| Extérieur (Inter) | 51.0% | 43.8% | +7.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 43.0% | 47.3% | -4.2 pt |
| Under 2.5 | 57.0% | 52.7% | +4.2 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
- 51.0% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.3612 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.6724 (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