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2025-04-06 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Atalanta)
45.9%
Match nul
26.3%
Extérieur (Lazio)
27.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.8%
L2M (No)
44.2%
Over 2.5
52.2%
Under 2.5
47.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
62.3%
DNB Extérieur
37.7%
Double Chance 1X
72.2%
Double Chance 12
73.7%
Double Chance X2
54.1%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.5%
2 - 1
9.3%
1 - 0
9.3%
2 - 0
7.9%
0 - 0
7.0%
Score réel 0-1 : 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 : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Atalanta) | 45.9% | 56.8% | -10.9 pt |
| Match nul | 26.3% | 24.7% | +1.6 pt |
| Extérieur (Lazio) | 27.8% | 18.5% | +9.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 52.2% | 54.2% | -2.0 pt |
| Under 2.5 | 47.8% | 45.8% | +2.0 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
- 27.8% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.8008 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2794 (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