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2025-04-12 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Inter)
85.9%
Match nul
10.1%
Extérieur (Cagliari)
4.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.1%
L2M (No)
55.9%
Over 2.5
72.4%
Under 2.5
27.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
95.5%
DNB Extérieur
4.5%
Double Chance 1X
96.0%
Double Chance 12
90.0%
Double Chance X2
14.1%

Top 5 scores prédits

3 - 0
12.1%
2 - 0
11.5%
4 - 0
9.5%
3 - 1
7.4%
2 - 1
7.1%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 4.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Inter)85.9%72.8%+13.1 pt
Match nul10.1%17.7%-7.7 pt
Extérieur (Cagliari)4.0%9.5%-5.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.572.4%57.0%+15.5 pt
Under 2.527.6%43.0%-15.5 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
85.9% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0315 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.1518 (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