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2025-02-10 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Inter)
67.9%
Match nul
19.7%
Extérieur (Fiorentina)
12.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.7%
L2M (No)
49.3%
Over 2.5
58.2%
Under 2.5
41.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
84.6%
DNB Extérieur
15.4%
Double Chance 1X
87.6%
Double Chance 12
80.3%
Double Chance X2
32.1%
Top 5 scores prédits
2 - 0
11.7%
1 - 0
10.1%
2 - 1
9.7%
1 - 1
9.4%
3 - 0
8.5%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Inter) | 67.9% | 65.0% | +2.9 pt |
| Match nul | 19.7% | 20.9% | -1.1 pt |
| Extérieur (Fiorentina) | 12.4% | 14.2% | -1.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 58.2% | 55.0% | +3.2 pt |
| Under 2.5 | 41.8% | 45.0% | -3.2 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
- 67.9% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1576 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3877 (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