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2025-02-24 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Roma)
57.9%
Match nul
24.2%
Extérieur (Monza)
17.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.1%
L2M (No)
49.9%
Over 2.5
50.5%
Under 2.5
49.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
76.4%
DNB Extérieur
23.6%
Double Chance 1X
82.1%
Double Chance 12
75.8%
Double Chance X2
42.1%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.5%
1 - 0
11.5%
2 - 0
10.9%
2 - 1
9.8%
0 - 0
7.4%
Score réel 4-0 : 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 : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Roma) | 57.9% | 75.2% | -17.3 pt |
| Match nul | 24.2% | 16.6% | +7.5 pt |
| Extérieur (Monza) | 17.9% | 8.1% | +9.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 50.5% | 55.7% | -5.1 pt |
| Under 2.5 | 49.5% | 44.3% | +5.1 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
- 57.9% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2676 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5461 (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