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2026-03-22 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bologna)
39.9%
Match nul
27.3%
Extérieur (Lazio)
32.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.3%
L2M (No)
43.7%
Over 2.5
51.5%
Under 2.5
48.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
54.9%
DNB Extérieur
45.1%
Double Chance 1X
67.2%
Double Chance 12
72.7%
Double Chance X2
60.1%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.0%
2 - 1
8.7%
1 - 0
8.5%
1 - 2
7.8%
0 - 1
7.5%
Score réel 0-2 : 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 : 6.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bologna) | 39.9% | 41.0% | -1.2 pt |
| Match nul | 27.3% | 30.1% | -2.8 pt |
| Extérieur (Lazio) | 32.8% | 28.8% | +4.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 51.5% | 45.3% | +6.2 pt |
| Under 2.5 | 48.5% | 54.7% | -6.2 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
- 32.8% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.6852 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1147 (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