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2025-12-13 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Parma)
26.3%
Match nul
26.6%
Extérieur (Lazio)
47.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.1%
L2M (No)
44.9%
Over 2.5
51.5%
Under 2.5
48.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
35.8%
DNB Extérieur
64.2%
Double Chance 1X
52.9%
Double Chance 12
73.4%
Double Chance X2
73.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.7%
0 - 1
9.5%
1 - 2
9.4%
0 - 2
8.3%
0 - 0
7.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Parma) | 26.3% | 24.9% | +1.4 pt |
| Match nul | 26.6% | 29.8% | -3.2 pt |
| Extérieur (Lazio) | 47.1% | 45.3% | +1.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 51.5% | 41.5% | +10.1 pt |
| Under 2.5 | 48.5% | 58.5% | -10.1 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
- 47.1% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4194 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7525 (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