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2025-04-13 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lazio)
41.9%
Match nul
28.4%
Extérieur (Roma)
29.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.7%
L2M (No)
49.3%
Over 2.5
45.0%
Under 2.5
55.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
58.5%
DNB Extérieur
41.5%
Double Chance 1X
70.3%
Double Chance 12
71.6%
Double Chance X2
58.1%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.5%
1 - 0
10.7%
0 - 0
9.1%
2 - 1
8.7%
0 - 1
8.6%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lazio) | 41.9% | 30.3% | +11.7 pt |
| Match nul | 28.4% | 30.4% | -2.0 pt |
| Extérieur (Roma) | 29.7% | 39.4% | -9.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 45.0% | 44.9% | +0.1 pt |
| Under 2.5 | 55.0% | 55.1% | -0.1 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
- 28.4% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7773 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2602 (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