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2025-09-14 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Atalanta)
74.7%
Match nul
17.7%
Extérieur (Lecce)
7.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.4%
L2M (No)
59.6%
Over 2.5
54.0%
Under 2.5
46.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
90.8%
DNB Extérieur
9.2%
Double Chance 1X
92.4%
Double Chance 12
82.3%
Double Chance X2
25.3%
Top 5 scores prédits
2 - 0
14.8%
1 - 0
12.6%
3 - 0
11.1%
2 - 1
8.7%
1 - 1
8.3%
Score réel 4-1 : 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 : 5.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Atalanta) | 74.7% | 68.7% | +6.0 pt |
| Match nul | 17.7% | 20.3% | -2.6 pt |
| Extérieur (Lecce) | 7.6% | 11.0% | -3.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 54.0% | 53.2% | +0.8 pt |
| Under 2.5 | 46.0% | 46.8% | -0.8 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
- 74.7% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1012 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2917 (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