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2025-04-05 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Milan)
49.8%
Match nul
23.1%
Extérieur (Fiorentina)
27.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.1%
L2M (No)
34.9%
Over 2.5
64.9%
Under 2.5
35.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
64.8%
DNB Extérieur
35.2%
Double Chance 1X
73.0%
Double Chance 12
76.9%
Double Chance X2
50.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.2%
2 - 1
9.3%
1 - 2
6.7%
2 - 0
6.7%
2 - 2
6.5%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Milan) | 49.8% | 53.3% | -3.5 pt |
| Match nul | 23.1% | 26.1% | -3.0 pt |
| Extérieur (Fiorentina) | 27.1% | 20.6% | +6.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 64.9% | 50.8% | +14.1 pt |
| Under 2.5 | 35.1% | 49.2% | -14.1 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
- 23.1% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.9123 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4640 (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