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2025-03-16 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Fiorentina)
34.2%
Match nul
29.6%
Extérieur (Juventus)
36.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.3%
L2M (No)
51.7%
Over 2.5
41.4%
Under 2.5
58.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
48.6%
DNB Extérieur
51.4%
Double Chance 1X
63.8%
Double Chance 12
70.4%
Double Chance X2
65.8%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.0%
0 - 1
10.7%
0 - 0
10.4%
1 - 0
10.3%
1 - 2
7.8%
Score réel 3-0 : 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 : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Fiorentina) | 34.2% | 28.9% | +5.3 pt |
| Match nul | 29.6% | 31.1% | -1.4 pt |
| Extérieur (Juventus) | 36.2% | 40.0% | -3.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 41.4% | 42.1% | -0.7 pt |
| Under 2.5 | 58.6% | 57.9% | +0.7 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
- 34.2% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.6519 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0732 (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