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2025-05-10 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
35.2%
Match nul
32.3%
Extérieur (Juventus)
32.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.9%
L2M (No)
59.1%
Over 2.5
32.5%
Under 2.5
67.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
52.0%
DNB Extérieur
48.0%
Double Chance 1X
67.5%
Double Chance 12
67.7%
Double Chance X2
64.8%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.3%
0 - 0
14.2%
1 - 0
13.1%
0 - 1
12.3%
2 - 0
7.1%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 35.2% | 39.7% | -4.5 pt |
| Match nul | 32.3% | 30.9% | +1.4 pt |
| Extérieur (Juventus) | 32.5% | 29.4% | +3.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 32.5% | 43.6% | -11.0 pt |
| Under 2.5 | 67.5% | 56.4% | +11.0 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
- 32.3% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.6871 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1289 (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