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2024-08-17 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Milan)
52.1%
Match nul
26.8%
Extérieur (Torino)
21.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.8%
L2M (No)
52.2%
Over 2.5
44.9%
Under 2.5
55.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
71.2%
DNB Extérieur
28.8%
Double Chance 1X
78.9%
Double Chance 12
73.2%
Double Chance X2
47.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.7%
1 - 0
12.5%
2 - 0
10.3%
2 - 1
9.4%
0 - 0
9.1%

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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Milan)52.1%63.5%-11.4 pt
Match nul26.8%21.9%+4.9 pt
Extérieur (Torino)21.1%14.6%+6.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.544.9%53.9%-9.0 pt
Under 2.555.1%46.1%+9.0 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
26.8% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8518 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3168 (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