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2025-12-20 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
69.8%
Match nul
18.9%
Extérieur (Cremonese)
11.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.5%
L2M (No)
48.5%
Over 2.5
60.7%
Under 2.5
39.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
86.1%
DNB Extérieur
13.9%
Double Chance 1X
88.7%
Double Chance 12
81.1%
Double Chance X2
30.2%
Top 5 scores prédits
2 - 0
11.5%
2 - 1
9.6%
1 - 0
9.4%
1 - 1
8.9%
3 - 0
8.9%
Score réel 0-0 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 69.8% | 61.3% | +8.5 pt |
| Match nul | 18.9% | 24.1% | -5.2 pt |
| Extérieur (Cremonese) | 11.3% | 14.6% | -3.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 60.7% | 47.6% | +13.1 pt |
| Under 2.5 | 39.3% | 52.4% | -13.1 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
- 18.9% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.1588 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.6681 (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