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2025-05-04 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Monza)
22.6%
Match nul
24.4%
Extérieur (Atalanta)
53.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.5%
L2M (No)
43.5%
Over 2.5
55.5%
Under 2.5
44.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
29.9%
DNB Extérieur
70.1%
Double Chance 1X
47.0%
Double Chance 12
75.6%
Double Chance X2
77.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.5%
1 - 2
9.8%
0 - 1
9.2%
0 - 2
8.9%
0 - 0
6.1%
Score réel 0-4 : 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 (Monza) | 22.6% | 7.7% | +14.9 pt |
| Match nul | 24.4% | 14.2% | +10.2 pt |
| Extérieur (Atalanta) | 53.0% | 78.2% | -25.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 55.5% | 65.6% | -10.1 pt |
| Under 2.5 | 44.5% | 34.4% | +10.1 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
- 53.0% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.3318 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.6353 (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