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2025-12-20 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Juventus)
36.7%
Match nul
31.1%
Extérieur (Roma)
32.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
45.5%
L2M (No)
54.5%
Over 2.5
37.8%
Under 2.5
62.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
53.2%
DNB Extérieur
46.8%
Double Chance 1X
67.7%
Double Chance 12
68.9%
Double Chance X2
63.3%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.4%
0 - 0
12.1%
1 - 0
11.7%
0 - 1
10.7%
2 - 1
7.7%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Juventus) | 36.7% | 47.1% | -10.5 pt |
| Match nul | 31.1% | 30.5% | +0.6 pt |
| Extérieur (Roma) | 32.3% | 22.4% | +9.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 37.8% | 43.8% | -6.1 pt |
| Under 2.5 | 62.3% | 56.2% | +6.1 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
- 36.7% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.6019 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0035 (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