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2025-01-19 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Verona)
23.7%
Match nul
29.4%
Extérieur (Lazio)
46.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.0%
L2M (No)
56.0%
Over 2.5
38.4%
Under 2.5
61.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
33.6%
DNB Extérieur
66.4%
Double Chance 1X
53.1%
Double Chance 12
70.6%
Double Chance X2
76.3%
Top 5 scores prédits
0 - 1
13.8%
1 - 1
13.5%
0 - 0
11.6%
0 - 2
9.8%
1 - 0
8.8%
Score réel 0-3 : 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 : 4.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Verona) | 23.7% | 19.6% | +4.1 pt |
| Match nul | 29.4% | 26.3% | +3.1 pt |
| Extérieur (Lazio) | 46.9% | 54.0% | -7.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 38.4% | 49.3% | -11.0 pt |
| Under 2.5 | 61.6% | 50.7% | +11.0 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
- 46.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4244 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7569 (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