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2025-08-23 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Milan)
75.1%
Match nul
15.8%
Extérieur (Cremonese)
9.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.3%
L2M (No)
46.7%
Over 2.5
67.5%
Under 2.5
32.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.2%
DNB Extérieur
10.8%
Double Chance 1X
91.0%
Double Chance 12
84.2%
Double Chance X2
24.9%
Top 5 scores prédits
2 - 0
10.7%
3 - 0
9.4%
2 - 1
9.0%
3 - 1
7.9%
1 - 0
7.6%
Score réel 1-2 : 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 : 5.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Milan) | 75.1% | 70.7% | +4.4 pt |
| Match nul | 15.8% | 18.7% | -2.8 pt |
| Extérieur (Cremonese) | 9.0% | 10.6% | -1.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 67.5% | 55.4% | +12.1 pt |
| Under 2.5 | 32.5% | 44.6% | -12.1 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
- 9.0% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.4167 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 2.4024 (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