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2025-09-14 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Roma)
52.9%
Match nul
29.4%
Extérieur (Torino)
17.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
38.3%
L2M (No)
61.7%
Over 2.5
34.5%
Under 2.5
65.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
75.0%
DNB Extérieur
25.0%
Double Chance 1X
82.3%
Double Chance 12
70.6%
Double Chance X2
47.1%
Top 5 scores prédits
1 - 0
16.5%
0 - 0
13.4%
1 - 1
12.9%
2 - 0
12.1%
2 - 1
8.3%
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 : 6.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Roma) | 52.9% | 62.4% | -9.6 pt |
| Match nul | 29.4% | 23.2% | +6.2 pt |
| Extérieur (Torino) | 17.7% | 14.3% | +3.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 34.5% | 47.7% | -13.2 pt |
| Under 2.5 | 65.5% | 52.3% | +13.2 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
- 17.7% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.0442 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.7333 (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