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2025-04-06 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Roma)
35.6%
Match nul
29.9%
Extérieur (Juventus)
34.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.4%
L2M (No)
52.6%
Over 2.5
40.3%
Under 2.5
59.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
50.8%
DNB Extérieur
49.2%
Double Chance 1X
65.6%
Double Chance 12
70.0%
Double Chance X2
64.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.0%
1 - 0
10.9%
0 - 0
10.8%
0 - 1
10.7%
2 - 1
7.7%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Roma) | 35.6% | 38.6% | -3.0 pt |
| Match nul | 29.9% | 30.9% | -0.9 pt |
| Extérieur (Juventus) | 34.4% | 30.5% | +3.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 40.3% | 41.8% | -1.5 pt |
| Under 2.5 | 59.7% | 58.2% | +1.5 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
- 29.9% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7361 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2056 (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