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2024-12-21 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Torino)
29.5%
Match nul
34.1%
Extérieur (Bologna)
36.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
36.3%
L2M (No)
63.7%
Over 2.5
27.5%
Under 2.5
72.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
44.8%
DNB Extérieur
55.2%
Double Chance 1X
63.6%
Double Chance 12
65.9%
Double Chance X2
70.5%
Top 5 scores prédits
0 - 0
17.0%
0 - 1
15.0%
1 - 1
14.1%
1 - 0
13.0%
0 - 2
7.7%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Torino) | 29.5% | 27.2% | +2.3 pt |
| Match nul | 34.1% | 33.4% | +0.7 pt |
| Extérieur (Bologna) | 36.4% | 39.4% | -3.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 27.5% | 36.3% | -8.8 pt |
| Under 2.5 | 72.5% | 63.7% | +8.8 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
- 36.4% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.6083 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0114 (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