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2025-02-28 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Fiorentina)
61.7%
Match nul
24.4%
Extérieur (Lecce)
13.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
41.5%
L2M (No)
58.5%
Over 2.5
43.4%
Under 2.5
56.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
81.6%
DNB Extérieur
18.4%
Double Chance 1X
86.1%
Double Chance 12
75.6%
Double Chance X2
38.3%
Top 5 scores prédits
1 - 0
14.8%
2 - 0
13.3%
1 - 1
11.3%
0 - 0
9.6%
2 - 1
9.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Fiorentina) | 61.7% | 50.5% | +11.2 pt |
| Match nul | 24.4% | 29.3% | -4.9 pt |
| Extérieur (Lecce) | 13.9% | 20.2% | -6.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 43.4% | 39.4% | +4.0 pt |
| Under 2.5 | 56.6% | 60.6% | -4.0 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
- 61.7% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2259 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4834 (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