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2025-03-02 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Monza)
31.4%
Match nul
33.7%
Extérieur (Torino)
34.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
37.7%
L2M (No)
62.3%
Over 2.5
28.9%
Under 2.5
71.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
47.4%
DNB Extérieur
52.6%
Double Chance 1X
65.1%
Double Chance 12
66.3%
Double Chance X2
68.6%
Top 5 scores prédits
0 - 0
16.2%
1 - 1
14.2%
0 - 1
14.1%
1 - 0
13.1%
0 - 2
7.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Monza) | 31.4% | 21.2% | +10.3 pt |
| Match nul | 33.7% | 29.1% | +4.5 pt |
| Extérieur (Torino) | 34.9% | 49.7% | -14.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 28.9% | 42.1% | -13.2 pt |
| Under 2.5 | 71.1% | 57.9% | +13.2 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
- 34.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.6358 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0524 (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