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2026-04-13 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Fiorentina)
42.4%
Match nul
26.8%
Extérieur (Lazio)
30.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.3%
L2M (No)
42.7%
Over 2.5
53.2%
Under 2.5
46.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.9%
DNB Extérieur
42.1%
Double Chance 1X
69.1%
Double Chance 12
73.2%
Double Chance X2
57.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.7%
2 - 1
9.0%
1 - 0
8.4%
1 - 2
7.5%
2 - 0
7.1%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Fiorentina) | 42.4% | 40.2% | +2.2 pt |
| Match nul | 26.8% | 30.7% | -3.9 pt |
| Extérieur (Lazio) | 30.9% | 29.1% | +1.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 53.2% | 44.5% | +8.7 pt |
| Under 2.5 | 46.8% | 55.5% | -8.7 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
- 42.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.4989 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8585 (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