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2025-02-01 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Monza)
41.5%
Match nul
29.9%
Extérieur (Verona)
28.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.0%
L2M (No)
54.0%
Over 2.5
39.3%
Under 2.5
60.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
59.2%
DNB Extérieur
40.8%
Double Chance 1X
71.4%
Double Chance 12
70.1%
Double Chance X2
58.5%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.9%
1 - 0
12.4%
0 - 0
11.2%
0 - 1
9.7%
2 - 0
8.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Monza) | 41.5% | 38.9% | +2.6 pt |
| Match nul | 29.9% | 31.8% | -1.9 pt |
| Extérieur (Verona) | 28.6% | 29.3% | -0.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 39.3% | 43.0% | -3.8 pt |
| Under 2.5 | 60.7% | 57.0% | +3.8 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
- 28.6% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.7712 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2514 (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