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2025-01-11 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Torino)
26.5%
Match nul
35.3%
Extérieur (Juventus)
38.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
33.1%
L2M (No)
66.9%
Over 2.5
24.3%
Under 2.5
75.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
40.9%
DNB Extérieur
59.1%
Double Chance 1X
61.7%
Double Chance 12
64.7%
Double Chance X2
73.5%
Top 5 scores prédits
0 - 0
19.0%
0 - 1
16.7%
1 - 1
13.8%
1 - 0
12.8%
0 - 2
8.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Torino) | 26.5% | 21.6% | +4.9 pt |
| Match nul | 35.3% | 32.0% | +3.2 pt |
| Extérieur (Juventus) | 38.3% | 46.4% | -8.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 24.3% | 32.8% | -8.5 pt |
| Under 2.5 | 75.7% | 67.2% | +8.5 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
- 35.3% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.6357 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0424 (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