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2025-03-08 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lecce)
17.3%
Match nul
24.5%
Extérieur (Milan)
58.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.3%
L2M (No)
51.7%
Over 2.5
48.7%
Under 2.5
51.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
22.9%
DNB Extérieur
77.1%
Double Chance 1X
41.8%
Double Chance 12
75.5%
Double Chance X2
82.7%
Top 5 scores prédits
0 - 1
12.2%
1 - 1
11.6%
0 - 2
11.3%
1 - 2
9.7%
0 - 0
7.9%
Score réel 2-3 : 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 : 4.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lecce) | 17.3% | 20.5% | -3.2 pt |
| Match nul | 24.5% | 26.9% | -2.4 pt |
| Extérieur (Milan) | 58.2% | 52.6% | +5.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 48.7% | 50.0% | -1.3 pt |
| Under 2.5 | 51.3% | 50.0% | +1.3 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
- 58.2% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2648 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5415 (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