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2025-11-08 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Juventus)
51.3%
Match nul
30.4%
Extérieur (Torino)
18.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
37.3%
L2M (No)
62.7%
Over 2.5
32.6%
Under 2.5
67.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
73.6%
DNB Extérieur
26.4%
Double Chance 1X
81.7%
Double Chance 12
69.6%
Double Chance X2
48.7%
Top 5 scores prédits
1 - 0
16.9%
0 - 0
14.3%
1 - 1
13.1%
2 - 0
11.8%
0 - 1
8.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Juventus) | 51.3% | 63.1% | -11.8 pt |
| Match nul | 30.4% | 23.3% | +7.1 pt |
| Extérieur (Torino) | 18.4% | 13.7% | +4.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 32.6% | 49.3% | -16.7 pt |
| Under 2.5 | 67.4% | 50.7% | +16.7 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
- 30.4% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7812 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1914 (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