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2025-03-10 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
55.5%
Match nul
26.8%
Extérieur (Udinese)
17.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.9%
L2M (No)
57.1%
Over 2.5
41.0%
Under 2.5
59.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
75.9%
DNB Extérieur
24.1%
Double Chance 1X
82.3%
Double Chance 12
73.2%
Double Chance X2
44.5%
Top 5 scores prédits
1 - 0
14.6%
1 - 1
12.4%
2 - 0
11.9%
0 - 0
10.5%
2 - 1
9.1%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 55.5% | 52.2% | +3.3 pt |
| Match nul | 26.8% | 27.8% | -1.0 pt |
| Extérieur (Udinese) | 17.7% | 20.0% | -2.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 41.0% | 47.5% | -6.5 pt |
| Under 2.5 | 59.0% | 52.5% | +6.5 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
- 26.8% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.8746 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3156 (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