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2025-05-04 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Empoli)
20.5%
Match nul
30.2%
Extérieur (Lazio)
49.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
39.1%
L2M (No)
60.9%
Over 2.5
33.8%
Under 2.5
66.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
29.4%
DNB Extérieur
70.6%
Double Chance 1X
50.7%
Double Chance 12
69.8%
Double Chance X2
79.5%
Top 5 scores prédits
0 - 1
16.1%
0 - 0
13.6%
1 - 1
13.2%
0 - 2
11.0%
1 - 0
8.8%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Empoli) | 20.5% | 21.1% | -0.6 pt |
| Match nul | 30.2% | 27.1% | +3.0 pt |
| Extérieur (Lazio) | 49.3% | 51.8% | -2.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 33.8% | 43.6% | -9.8 pt |
| Under 2.5 | 66.2% | 56.4% | +9.8 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
- 49.3% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.3904 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7074 (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