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2025-03-02 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Milan)
44.8%
Match nul
25.9%
Extérieur (Lazio)
29.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.7%
L2M (No)
42.3%
Over 2.5
54.3%
Under 2.5
45.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
60.5%
DNB Extérieur
39.5%
Double Chance 1X
70.7%
Double Chance 12
74.1%
Double Chance X2
55.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.2%
2 - 1
9.3%
1 - 0
8.6%
2 - 0
7.4%
1 - 2
7.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Milan) | 44.8% | 44.6% | +0.2 pt |
| Match nul | 25.9% | 27.8% | -1.8 pt |
| Extérieur (Lazio) | 29.3% | 27.7% | +1.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 54.3% | 54.5% | -0.3 pt |
| Under 2.5 | 45.7% | 45.5% | +0.3 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
- 29.3% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.7682 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2286 (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