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2025-04-27 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Juventus)
58.5%
Match nul
26.3%
Extérieur (Monza)
15.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
39.8%
L2M (No)
60.2%
Over 2.5
39.3%
Under 2.5
60.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
79.4%
DNB Extérieur
20.6%
Double Chance 1X
84.8%
Double Chance 12
73.7%
Double Chance X2
41.5%
Top 5 scores prédits
1 - 0
15.9%
2 - 0
13.1%
1 - 1
11.8%
0 - 0
11.1%
2 - 1
8.8%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Juventus) | 58.5% | 78.6% | -20.1 pt |
| Match nul | 26.3% | 14.3% | +12.1 pt |
| Extérieur (Monza) | 15.2% | 7.1% | +8.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 39.3% | 60.8% | -21.5 pt |
| Under 2.5 | 60.7% | 39.2% | +21.5 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
- 58.5% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2645 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5361 (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