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2024-10-06 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
59.4%
Match nul
26.5%
Extérieur (Empoli)
14.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
37.4%
L2M (No)
62.6%
Over 2.5
37.4%
Under 2.5
62.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
80.8%
DNB Extérieur
19.2%
Double Chance 1X
85.9%
Double Chance 12
73.5%
Double Chance X2
40.6%
Top 5 scores prédits
1 - 0
16.9%
2 - 0
13.7%
0 - 0
11.9%
1 - 1
11.6%
2 - 1
8.6%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 59.4% | 59.9% | -0.5 pt |
| Match nul | 26.5% | 24.3% | +2.2 pt |
| Extérieur (Empoli) | 14.1% | 15.8% | -1.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 37.4% | 47.7% | -10.3 pt |
| Under 2.5 | 62.7% | 52.3% | +10.3 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
- 59.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2545 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5204 (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