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2025-02-16 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Juventus)
24.2%
Match nul
29.7%
Extérieur (Inter)
46.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.7%
L2M (No)
56.3%
Over 2.5
37.8%
Under 2.5
62.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
34.4%
DNB Extérieur
65.6%
Double Chance 1X
53.9%
Double Chance 12
70.3%
Double Chance X2
75.8%
Top 5 scores prédits
0 - 1
13.9%
1 - 1
13.6%
0 - 0
11.8%
0 - 2
9.7%
1 - 0
9.0%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Juventus) | 24.2% | 25.0% | -0.8 pt |
| Match nul | 29.7% | 29.1% | +0.5 pt |
| Extérieur (Inter) | 46.1% | 45.9% | +0.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 37.8% | 47.0% | -9.2 pt |
| Under 2.5 | 62.2% | 53.0% | +9.2 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
- 24.2% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.8756 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4192 (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