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2025-12-28 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Atalanta)
33.3%
Match nul
26.0%
Extérieur (Inter)
40.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.5%
L2M (No)
39.5%
Over 2.5
56.9%
Under 2.5
43.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
45.0%
DNB Extérieur
55.0%
Double Chance 1X
59.3%
Double Chance 12
74.0%
Double Chance X2
66.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.1%
1 - 2
8.8%
2 - 1
7.9%
0 - 1
7.2%
1 - 0
6.4%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Atalanta) | 33.3% | 27.5% | +5.8 pt |
| Match nul | 26.0% | 27.2% | -1.2 pt |
| Extérieur (Inter) | 40.7% | 45.3% | -4.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 56.9% | 53.2% | +3.7 pt |
| Under 2.5 | 43.1% | 46.8% | -3.7 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
- 40.7% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.5297 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8985 (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