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2025-04-23 · 17:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Parma)
11.2%
Match nul
20.0%
Extérieur (Juventus)
68.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.4%
L2M (No)
53.6%
Over 2.5
54.3%
Under 2.5
45.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
14.0%
DNB Extérieur
86.0%
Double Chance 1X
31.1%
Double Chance 12
80.0%
Double Chance X2
88.8%
Top 5 scores prédits
0 - 2
12.9%
0 - 1
11.7%
1 - 2
9.5%
1 - 1
9.5%
0 - 3
9.1%
Score réel 1-0 : 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 : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Parma) | 11.2% | 19.1% | -7.9 pt |
| Match nul | 20.0% | 25.5% | -5.6 pt |
| Extérieur (Juventus) | 68.8% | 55.4% | +13.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 54.3% | 49.7% | +4.6 pt |
| Under 2.5 | 45.7% | 50.3% | -4.6 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
- 11.2% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 1.3024 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 2.1893 (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