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2025-01-26 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Milan)
84.3%
Match nul
10.1%
Extérieur (Parma)
5.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.5%
L2M (No)
42.5%
Over 2.5
81.0%
Under 2.5
19.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
93.8%
DNB Extérieur
6.2%
Double Chance 1X
94.4%
Double Chance 12
89.9%
Double Chance X2
15.7%
Top 5 scores prédits
3 - 0
8.9%
3 - 1
8.0%
4 - 0
7.7%
2 - 0
7.7%
4 - 1
6.9%
Score réel 3-2 : 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 : 5.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Milan) | 84.3% | 74.9% | +9.4 pt |
| Match nul | 10.1% | 15.3% | -5.2 pt |
| Extérieur (Parma) | 5.6% | 9.8% | -4.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 81.0% | 69.6% | +11.3 pt |
| Under 2.5 | 19.0% | 30.4% | -11.3 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
- 84.3% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0378 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.1703 (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