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2024-11-02 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Monza)
23.8%
Match nul
24.2%
Extérieur (Milan)
51.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.5%
L2M (No)
41.5%
Over 2.5
57.5%
Under 2.5
42.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
31.5%
DNB Extérieur
68.5%
Double Chance 1X
48.1%
Double Chance 12
75.8%
Double Chance X2
76.1%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.3%
1 - 2
9.7%
0 - 1
8.5%
0 - 2
8.3%
2 - 1
6.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Monza) | 23.8% | 16.3% | +7.5 pt |
| Match nul | 24.2% | 24.9% | -0.7 pt |
| Extérieur (Milan) | 51.9% | 58.8% | -6.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 57.5% | 49.7% | +7.8 pt |
| Under 2.5 | 42.5% | 50.3% | -7.8 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
- 51.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.3466 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.6553 (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