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2025-01-19 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Fiorentina)
45.4%
Match nul
30.2%
Extérieur (Torino)
24.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.7%
L2M (No)
57.3%
Over 2.5
36.5%
Under 2.5
63.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
65.0%
DNB Extérieur
35.0%
Double Chance 1X
75.6%
Double Chance 12
69.8%
Double Chance X2
54.6%
Top 5 scores prédits
1 - 0
14.2%
1 - 1
13.7%
0 - 0
12.4%
2 - 0
9.6%
0 - 1
9.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Fiorentina) | 45.4% | 53.8% | -8.4 pt |
| Match nul | 30.2% | 27.3% | +2.8 pt |
| Extérieur (Torino) | 24.4% | 18.9% | +5.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 36.5% | 45.1% | -8.6 pt |
| Under 2.5 | 63.5% | 54.9% | +8.6 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
- 30.2% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7534 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1983 (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