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2025-05-04 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bologna)
35.5%
Match nul
32.3%
Extérieur (Juventus)
32.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.9%
L2M (No)
59.1%
Over 2.5
32.6%
Under 2.5
67.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
52.5%
DNB Extérieur
47.5%
Double Chance 1X
67.8%
Double Chance 12
67.7%
Double Chance X2
64.5%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.3%
0 - 0
14.2%
1 - 0
13.1%
0 - 1
12.3%
2 - 0
7.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bologna) | 35.5% | 40.5% | -4.9 pt |
| Match nul | 32.3% | 32.0% | +0.3 pt |
| Extérieur (Juventus) | 32.1% | 27.5% | +4.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 32.6% | 38.3% | -5.7 pt |
| Under 2.5 | 67.4% | 61.7% | +5.7 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
- 32.3% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.6879 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1298 (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