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2024-11-04 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
65.8%
Match nul
21.0%
Extérieur (Cagliari)
13.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.0%
L2M (No)
51.0%
Over 2.5
54.7%
Under 2.5
45.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
83.3%
DNB Extérieur
16.7%
Double Chance 1X
86.8%
Double Chance 12
79.0%
Double Chance X2
34.2%
Top 5 scores prédits
2 - 0
12.0%
1 - 0
11.1%
1 - 1
10.0%
2 - 1
9.8%
3 - 0
8.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 65.8% | 61.8% | +4.0 pt |
| Match nul | 21.0% | 22.9% | -1.9 pt |
| Extérieur (Cagliari) | 13.2% | 15.2% | -2.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 54.7% | 54.7% | -0.0 pt |
| Under 2.5 | 45.3% | 45.3% | +0.0 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
- 65.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1785 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4186 (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