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2025-11-02 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Milan)
36.3%
Match nul
27.7%
Extérieur (Roma)
36.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.6%
L2M (No)
44.4%
Over 2.5
50.4%
Under 2.5
49.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
50.2%
DNB Extérieur
49.8%
Double Chance 1X
64.0%
Double Chance 12
72.3%
Double Chance X2
63.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.2%
2 - 1
8.3%
1 - 0
8.3%
1 - 2
8.2%
0 - 1
8.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Milan) | 36.3% | 40.4% | -4.0 pt |
| Match nul | 27.7% | 32.0% | -4.3 pt |
| Extérieur (Roma) | 36.0% | 27.6% | +8.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 50.4% | 39.0% | +11.4 pt |
| Under 2.5 | 49.6% | 61.0% | -11.4 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
- 36.3% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.6115 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0125 (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