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2025-08-24 · 17:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Como)
34.3%
Match nul
27.4%
Extérieur (Lazio)
38.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.3%
L2M (No)
43.7%
Over 2.5
51.3%
Under 2.5
48.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
47.2%
DNB Extérieur
52.8%
Double Chance 1X
61.7%
Double Chance 12
72.6%
Double Chance X2
65.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.0%
1 - 2
8.6%
0 - 1
8.3%
2 - 1
8.0%
1 - 0
7.7%
Score réel 2-0 : 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 : 6.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Como) | 34.3% | 40.4% | -6.2 pt |
| Match nul | 27.4% | 28.3% | -0.9 pt |
| Extérieur (Lazio) | 38.3% | 31.3% | +7.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 51.3% | 49.5% | +1.9 pt |
| Under 2.5 | 48.7% | 50.5% | -1.9 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
- 34.3% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.6540 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0709 (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