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2025-01-18 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bologna)
56.7%
Match nul
26.2%
Extérieur (Monza)
17.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.6%
L2M (No)
56.4%
Over 2.5
42.5%
Under 2.5
57.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
76.8%
DNB Extérieur
23.2%
Double Chance 1X
82.9%
Double Chance 12
73.8%
Double Chance X2
43.3%
Top 5 scores prédits
1 - 0
14.2%
1 - 1
12.2%
2 - 0
12.0%
0 - 0
9.9%
2 - 1
9.2%
Score réel 3-1 : 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 : 5.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bologna) | 56.7% | 60.1% | -3.4 pt |
| Match nul | 26.2% | 25.1% | +1.1 pt |
| Extérieur (Monza) | 17.2% | 14.8% | +2.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 42.5% | 45.3% | -2.9 pt |
| Under 2.5 | 57.5% | 54.7% | +2.9 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
- 56.7% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2856 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5677 (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