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2024-08-17 · 17:30:00 · Serie A (I1) · Italy
22
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Genoa)
14.7%
Match nul
24.3%
Extérieur (Inter)
61.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.8%
L2M (No)
56.2%
Over 2.5
45.4%
Under 2.5
54.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
19.4%
DNB Extérieur
80.6%
Double Chance 1X
39.0%
Double Chance 12
75.7%
Double Chance X2
85.3%

Top 5 scores prédits

0 - 1
13.9%
0 - 2
12.7%
1 - 1
11.3%
1 - 2
9.4%
0 - 0
8.9%

Score réel 2-2 : 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 : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Genoa)14.7%13.6%+1.2 pt
Match nul24.3%22.4%+1.9 pt
Extérieur (Inter)61.0%64.1%-3.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.4%51.3%-5.9 pt
Under 2.554.6%48.7%+5.9 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
24.3% (FTR = D)
Brier 1X2
0.9676 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4163 (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