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2025-05-24 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Milan)
63.9%
Match nul
20.6%
Extérieur (Monza)
15.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.0%
L2M (No)
44.0%
Over 2.5
61.0%
Under 2.5
39.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
80.5%
DNB Extérieur
19.5%
Double Chance 1X
84.5%
Double Chance 12
79.4%
Double Chance X2
36.1%
Top 5 scores prédits
2 - 0
10.1%
2 - 1
9.9%
1 - 1
9.6%
1 - 0
8.7%
3 - 0
7.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Milan) | 63.9% | 77.0% | -13.1 pt |
| Match nul | 20.6% | 14.2% | +6.5 pt |
| Extérieur (Monza) | 15.5% | 8.9% | +6.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 61.0% | 70.2% | -9.2 pt |
| Under 2.5 | 39.0% | 29.8% | +9.2 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
- 63.9% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1967 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4477 (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