← Retour à l’accueil
2025-10-04 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 2-1 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
47.8%
Match nul
29.6%
Extérieur (Torino)
22.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.9%
L2M (No)
56.1%
Over 2.5
38.4%
Under 2.5
61.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
67.9%
DNB Extérieur
32.1%
Double Chance 1X
77.4%
Double Chance 12
70.4%
Double Chance X2
52.2%
Top 5 scores prédits
1 - 0
13.8%
1 - 1
13.6%
0 - 0
11.8%
2 - 0
10.1%
2 - 1
8.7%
Score réel 3-3 : 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 : 6.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 47.8% | 47.2% | +0.5 pt |
| Match nul | 29.6% | 29.2% | +0.4 pt |
| Extérieur (Torino) | 22.6% | 23.6% | -0.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 38.4% | 44.9% | -6.5 pt |
| Under 2.5 | 61.6% | 55.1% | +6.5 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
- 29.6% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7750 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2174 (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