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2024-10-06 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Monza)
26.3%
Match nul
27.2%
Extérieur (Roma)
46.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.9%
L2M (No)
48.1%
Over 2.5
47.6%
Under 2.5
52.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
36.1%
DNB Extérieur
63.9%
Double Chance 1X
53.4%
Double Chance 12
72.8%
Double Chance X2
73.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.0%
0 - 1
10.7%
1 - 2
9.2%
0 - 2
8.6%
0 - 0
8.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Monza) | 26.3% | 23.4% | +2.8 pt |
| Match nul | 27.2% | 28.8% | -1.6 pt |
| Extérieur (Roma) | 46.6% | 47.8% | -1.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 47.6% | 43.1% | +4.6 pt |
| Under 2.5 | 52.4% | 56.9% | -4.6 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
- 27.2% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.8158 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3023 (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