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2025-11-01 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Cremonese)
12.3%
Match nul
21.7%
Extérieur (Juventus)
65.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.1%
L2M (No)
53.9%
Over 2.5
51.5%
Under 2.5
48.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
15.8%
DNB Extérieur
84.2%
Double Chance 1X
34.1%
Double Chance 12
78.3%
Double Chance X2
87.6%
Top 5 scores prédits
0 - 2
12.8%
0 - 1
12.2%
1 - 1
10.3%
1 - 2
9.6%
0 - 3
8.5%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Cremonese) | 12.3% | 14.3% | -2.0 pt |
| Match nul | 21.7% | 22.4% | -0.6 pt |
| Extérieur (Juventus) | 65.9% | 63.3% | +2.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 51.5% | 52.8% | -1.2 pt |
| Under 2.5 | 48.5% | 47.2% | +1.2 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
- 65.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.1786 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4167 (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