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2025-11-08 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lecce)
33.9%
Match nul
34.0%
Extérieur (Verona)
32.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
38.2%
L2M (No)
61.8%
Over 2.5
29.2%
Under 2.5
70.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
51.3%
DNB Extérieur
48.7%
Double Chance 1X
67.8%
Double Chance 12
66.0%
Double Chance X2
66.1%
Top 5 scores prédits
0 - 0
16.2%
1 - 1
14.5%
1 - 0
13.6%
0 - 1
13.1%
2 - 0
7.0%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lecce) | 33.9% | 34.2% | -0.4 pt |
| Match nul | 34.0% | 34.2% | -0.3 pt |
| Extérieur (Verona) | 32.2% | 31.5% | +0.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 29.2% | 33.7% | -4.4 pt |
| Under 2.5 | 70.8% | 66.3% | +4.4 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
- 34.0% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.6543 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0800 (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