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2025-04-12 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Juventus)
62.4%
Match nul
26.4%
Extérieur (Lecce)
11.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
31.2%
L2M (No)
68.8%
Over 2.5
33.1%
Under 2.5
66.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
84.8%
DNB Extérieur
15.2%
Double Chance 1X
88.8%
Double Chance 12
73.6%
Double Chance X2
37.6%
Top 5 scores prédits
1 - 0
19.6%
2 - 0
15.4%
0 - 0
13.8%
1 - 1
10.6%
3 - 0
7.9%
Score réel 2-1 : 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 : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Juventus) | 62.4% | 71.1% | -8.7 pt |
| Match nul | 26.4% | 19.2% | +7.2 pt |
| Extérieur (Lecce) | 11.2% | 9.6% | +1.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 33.1% | 50.3% | -17.2 pt |
| Under 2.5 | 66.9% | 49.7% | +17.2 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
- 62.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2235 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4714 (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