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2025-11-09 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Inter)
60.4%
Match nul
22.7%
Extérieur (Lazio)
16.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.9%
L2M (No)
46.1%
Over 2.5
56.3%
Under 2.5
43.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
78.2%
DNB Extérieur
21.8%
Double Chance 1X
83.1%
Double Chance 12
77.3%
Double Chance X2
39.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.8%
2 - 0
10.4%
2 - 1
10.0%
1 - 0
9.7%
3 - 0
6.9%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Inter) | 60.4% | 72.4% | -12.0 pt |
| Match nul | 22.7% | 18.1% | +4.7 pt |
| Extérieur (Lazio) | 16.9% | 9.5% | +7.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 56.3% | 54.2% | +2.1 pt |
| Under 2.5 | 43.7% | 45.8% | -2.1 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
- 60.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2368 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5040 (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