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2025-01-05 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Roma)
40.0%
Match nul
28.5%
Extérieur (Lazio)
31.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.8%
L2M (No)
49.2%
Over 2.5
44.9%
Under 2.5
55.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
56.0%
DNB Extérieur
44.0%
Double Chance 1X
68.5%
Double Chance 12
71.4%
Double Chance X2
60.0%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.6%
1 - 0
10.4%
0 - 0
9.2%
0 - 1
8.9%
2 - 1
8.5%
Score réel 2-0 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Roma) | 40.0% | 37.6% | +2.3 pt |
| Match nul | 28.5% | 31.4% | -2.9 pt |
| Extérieur (Lazio) | 31.5% | 30.9% | +0.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 44.9% | 45.6% | -0.7 pt |
| Under 2.5 | 55.1% | 54.4% | +0.7 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
- 40.0% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.5408 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.9168 (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