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2024-09-15 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Monza)
11.1%
Match nul
20.5%
Extérieur (Inter)
68.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.3%
L2M (No)
55.7%
Over 2.5
51.8%
Under 2.5
48.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
13.9%
DNB Extérieur
86.1%
Double Chance 1X
31.6%
Double Chance 12
79.5%
Double Chance X2
88.9%
Top 5 scores prédits
0 - 2
13.5%
0 - 1
12.6%
1 - 1
9.7%
1 - 2
9.4%
0 - 3
9.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Monza) | 11.1% | 11.0% | +0.1 pt |
| Match nul | 20.5% | 19.3% | +1.2 pt |
| Extérieur (Inter) | 68.4% | 69.7% | -1.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 51.8% | 53.3% | -1.5 pt |
| Under 2.5 | 48.2% | 46.7% | +1.5 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
- 20.5% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.1121 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.5843 (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