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2025-10-26 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
33.0%
Match nul
29.3%
Extérieur (Juventus)
37.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.4%
L2M (No)
49.6%
Over 2.5
43.9%
Under 2.5
56.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
46.6%
DNB Extérieur
53.4%
Double Chance 1X
62.3%
Double Chance 12
70.7%
Double Chance X2
67.0%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.9%
0 - 1
10.2%
0 - 0
9.7%
1 - 0
9.3%
1 - 2
8.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 33.0% | 27.0% | +5.9 pt |
| Match nul | 29.3% | 30.3% | -0.9 pt |
| Extérieur (Juventus) | 37.7% | 42.7% | -5.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 43.9% | 43.2% | +0.7 pt |
| Under 2.5 | 56.1% | 56.8% | -0.7 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
- 33.0% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.6775 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1096 (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