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2026-01-06 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lecce)
13.2%
Match nul
26.6%
Extérieur (Roma)
60.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
36.5%
L2M (No)
63.5%
Over 2.5
36.9%
Under 2.5
63.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
18.0%
DNB Extérieur
82.0%
Double Chance 1X
39.8%
Double Chance 12
73.4%
Double Chance X2
86.8%
Top 5 scores prédits
0 - 1
17.2%
0 - 2
14.1%
0 - 0
12.2%
1 - 1
11.5%
1 - 2
8.4%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lecce) | 13.2% | 18.6% | -5.4 pt |
| Match nul | 26.6% | 27.9% | -1.3 pt |
| Extérieur (Roma) | 60.2% | 53.5% | +6.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 36.9% | 42.6% | -5.7 pt |
| Under 2.5 | 63.1% | 57.4% | +5.7 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
- 60.2% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2462 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5070 (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