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2025-05-18 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lecce)
24.0%
Match nul
36.3%
Extérieur (Torino)
39.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
30.1%
L2M (No)
69.8%
Over 2.5
21.6%
Under 2.5
78.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
37.6%
DNB Extérieur
62.4%
Double Chance 1X
60.3%
Double Chance 12
63.7%
Double Chance X2
76.0%
Top 5 scores prédits
0 - 0
20.9%
0 - 1
18.2%
1 - 1
13.3%
1 - 0
12.6%
0 - 2
8.9%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lecce) | 24.0% | 45.4% | -21.4 pt |
| Match nul | 36.3% | 30.5% | +5.8 pt |
| Extérieur (Torino) | 39.8% | 24.1% | +15.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 21.6% | 39.8% | -18.2 pt |
| Under 2.5 | 78.4% | 60.2% | +18.2 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
- 24.0% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.8679 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4288 (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