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2025-05-18 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Inter)
61.9%
Match nul
23.7%
Extérieur (Lazio)
14.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.5%
L2M (No)
55.5%
Over 2.5
46.8%
Under 2.5
53.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
81.1%
DNB Extérieur
18.9%
Double Chance 1X
85.6%
Double Chance 12
76.3%
Double Chance X2
38.1%
Top 5 scores prédits
1 - 0
13.5%
2 - 0
12.7%
1 - 1
11.1%
2 - 1
9.5%
0 - 0
8.5%
Score réel 2-2 : 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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Inter) | 61.9% | 56.8% | +5.1 pt |
| Match nul | 23.7% | 23.9% | -0.2 pt |
| Extérieur (Lazio) | 14.4% | 19.4% | -5.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 46.8% | 56.7% | -9.9 pt |
| Under 2.5 | 53.2% | 43.3% | +9.9 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
- 23.7% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.9859 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4397 (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