← Retour à l’accueil
2025-11-23 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
62.4%
Match nul
24.5%
Extérieur (Lecce)
13.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.7%
L2M (No)
59.3%
Over 2.5
42.9%
Under 2.5
57.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
82.7%
DNB Extérieur
17.3%
Double Chance 1X
87.0%
Double Chance 12
75.5%
Double Chance X2
37.6%
Top 5 scores prédits
1 - 0
15.0%
2 - 0
13.7%
1 - 1
11.2%
0 - 0
9.9%
2 - 1
9.1%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 62.4% | 52.6% | +9.8 pt |
| Match nul | 24.5% | 29.8% | -5.3 pt |
| Extérieur (Lecce) | 13.0% | 17.6% | -4.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 42.9% | 36.6% | +6.3 pt |
| Under 2.5 | 57.1% | 63.4% | -6.3 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
- 62.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2182 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4710 (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