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2025-09-27 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Juventus)
34.0%
Match nul
28.1%
Extérieur (Atalanta)
37.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.1%
L2M (No)
45.9%
Over 2.5
48.5%
Under 2.5
51.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
47.3%
DNB Extérieur
52.7%
Double Chance 1X
62.1%
Double Chance 12
71.9%
Double Chance X2
66.0%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.4%
0 - 1
9.0%
1 - 2
8.4%
1 - 0
8.3%
0 - 0
8.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Juventus) | 34.0% | 48.9% | -14.9 pt |
| Match nul | 28.1% | 27.6% | +0.5 pt |
| Extérieur (Atalanta) | 37.9% | 23.5% | +14.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 48.5% | 47.7% | +0.8 pt |
| Under 2.5 | 51.5% | 52.3% | -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
- 28.1% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7756 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2683 (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