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2025-05-25 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
60.7%
Match nul
26.5%
Extérieur (Lecce)
12.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
34.6%
L2M (No)
65.4%
Over 2.5
35.4%
Under 2.5
64.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
82.6%
DNB Extérieur
17.4%
Double Chance 1X
87.2%
Double Chance 12
73.5%
Double Chance X2
39.3%
Top 5 scores prédits
1 - 0
18.1%
2 - 0
14.5%
0 - 0
12.7%
1 - 1
11.2%
2 - 1
8.2%
Score réel 0-1 : 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 : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 60.7% | 66.2% | -5.4 pt |
| Match nul | 26.5% | 21.4% | +5.1 pt |
| Extérieur (Lecce) | 12.8% | 12.4% | +0.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 35.4% | 58.5% | -23.1 pt |
| Under 2.5 | 64.6% | 41.5% | +23.1 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
- 12.8% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.1996 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 2.0565 (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