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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 (Torino)
31.6%
Match nul
31.7%
Extérieur (Roma)
36.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.4%
L2M (No)
57.6%
Over 2.5
34.4%
Under 2.5
65.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
46.3%
DNB Extérieur
53.7%
Double Chance 1X
63.3%
Double Chance 12
68.3%
Double Chance X2
68.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.3%
0 - 0
13.3%
0 - 1
12.9%
1 - 0
11.6%
0 - 2
7.4%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Torino) | 31.6% | 17.5% | +14.1 pt |
| Match nul | 31.7% | 22.0% | +9.7 pt |
| Extérieur (Roma) | 36.7% | 60.5% | -23.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 34.4% | 56.1% | -21.7 pt |
| Under 2.5 | 65.6% | 43.9% | +21.7 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
- 36.7% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.6008 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0021 (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