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2025-03-08 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Inter)
77.9%
Match nul
15.5%
Extérieur (Monza)
6.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.9%
L2M (No)
59.1%
Over 2.5
58.3%
Under 2.5
41.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
92.2%
DNB Extérieur
7.8%
Double Chance 1X
93.4%
Double Chance 12
84.5%
Double Chance X2
22.1%
Top 5 scores prédits
2 - 0
14.4%
3 - 0
11.8%
1 - 0
11.4%
2 - 1
8.5%
1 - 1
7.3%
Score réel 3-2 : 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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Inter) | 77.9% | 83.7% | -5.8 pt |
| Match nul | 15.5% | 11.5% | +4.0 pt |
| Extérieur (Monza) | 6.6% | 4.8% | +1.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 58.3% | 63.5% | -5.2 pt |
| Under 2.5 | 41.7% | 36.5% | +5.2 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
- 77.9% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0770 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2492 (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