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2025-02-09 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
56.3%
Match nul
26.3%
Extérieur (Monza)
17.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.6%
L2M (No)
56.4%
Over 2.5
42.3%
Under 2.5
57.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
76.4%
DNB Extérieur
23.6%
Double Chance 1X
82.6%
Double Chance 12
73.7%
Double Chance X2
43.7%
Top 5 scores prédits
1 - 0
14.2%
1 - 1
12.2%
2 - 0
11.9%
0 - 0
10.0%
2 - 1
9.2%
Score réel 5-1 : 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 : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 56.3% | 73.5% | -17.2 pt |
| Match nul | 26.3% | 17.3% | +9.0 pt |
| Extérieur (Monza) | 17.4% | 9.2% | +8.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 42.3% | 59.3% | -17.1 pt |
| Under 2.5 | 57.7% | 40.7% | +17.1 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
- 56.3% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2906 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5747 (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