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2025-11-03 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
58.0%
Match nul
23.7%
Extérieur (Cagliari)
18.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.5%
L2M (No)
46.5%
Over 2.5
54.4%
Under 2.5
45.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
76.1%
DNB Extérieur
23.9%
Double Chance 1X
81.7%
Double Chance 12
76.3%
Double Chance X2
42.0%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.3%
2 - 0
10.2%
1 - 0
10.1%
2 - 1
9.9%
0 - 0
6.5%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 58.0% | 58.2% | -0.2 pt |
| Match nul | 23.7% | 25.6% | -1.8 pt |
| Extérieur (Cagliari) | 18.3% | 16.2% | +2.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 54.4% | 45.4% | +9.0 pt |
| Under 2.5 | 45.6% | 54.6% | -9.0 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
- 58.0% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2661 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5447 (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