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2025-11-22 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Fiorentina)
34.9%
Match nul
29.2%
Extérieur (Juventus)
35.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.0%
L2M (No)
49.0%
Over 2.5
44.6%
Under 2.5
55.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
49.4%
DNB Extérieur
50.6%
Double Chance 1X
64.1%
Double Chance 12
70.8%
Double Chance X2
65.0%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.9%
0 - 1
9.6%
0 - 0
9.5%
1 - 0
9.5%
1 - 2
8.0%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Fiorentina) | 34.9% | 24.8% | +10.2 pt |
| Match nul | 29.2% | 28.8% | +0.4 pt |
| Extérieur (Juventus) | 35.9% | 46.5% | -10.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 44.6% | 44.1% | +0.5 pt |
| Under 2.5 | 55.4% | 55.9% | -0.5 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
- 29.2% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7525 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2320 (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