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2025-02-03 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Cagliari)
20.4%
Match nul
25.1%
Extérieur (Lazio)
54.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.6%
L2M (No)
48.4%
Over 2.5
50.4%
Under 2.5
49.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
27.2%
DNB Extérieur
72.8%
Double Chance 1X
45.4%
Double Chance 12
74.9%
Double Chance X2
79.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.9%
0 - 1
11.0%
0 - 2
10.1%
1 - 2
9.8%
0 - 0
7.4%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Cagliari) | 20.4% | 24.9% | -4.5 pt |
| Match nul | 25.1% | 27.3% | -2.3 pt |
| Extérieur (Lazio) | 54.6% | 47.8% | +6.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 50.4% | 51.8% | -1.4 pt |
| Under 2.5 | 49.6% | 48.2% | +1.4 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
- 54.6% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.3106 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.6055 (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