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2025-02-14 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bologna)
45.8%
Match nul
32.5%
Extérieur (Torino)
21.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
35.6%
L2M (No)
64.4%
Over 2.5
28.8%
Under 2.5
71.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
67.7%
DNB Extérieur
32.3%
Double Chance 1X
78.2%
Double Chance 12
67.5%
Double Chance X2
54.2%
Top 5 scores prédits
1 - 0
17.1%
0 - 0
16.2%
1 - 1
13.4%
2 - 0
10.4%
0 - 1
10.2%
Score réel 3-2 : 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 (Bologna) | 45.8% | 54.3% | -8.5 pt |
| Match nul | 32.5% | 28.4% | +4.0 pt |
| Extérieur (Torino) | 21.8% | 17.3% | +4.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 28.8% | 38.7% | -9.9 pt |
| Under 2.5 | 71.2% | 61.3% | +9.9 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
- 45.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.4470 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7818 (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