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2025-03-16 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bologna)
39.8%
Match nul
30.8%
Extérieur (Lazio)
29.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.2%
L2M (No)
55.8%
Over 2.5
36.8%
Under 2.5
63.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.4%
DNB Extérieur
42.6%
Double Chance 1X
70.5%
Double Chance 12
69.3%
Double Chance X2
60.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.1%
1 - 0
12.8%
0 - 0
12.2%
0 - 1
10.5%
2 - 0
8.0%
Score réel 5-0 : 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) | 39.8% | 41.0% | -1.3 pt |
| Match nul | 30.8% | 32.1% | -1.3 pt |
| Extérieur (Lazio) | 29.5% | 26.9% | +2.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 36.8% | 41.1% | -4.3 pt |
| Under 2.5 | 63.2% | 58.9% | +4.3 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
- 39.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.5444 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.9223 (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