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2024-08-24 · 17:30:00 · Serie A (I1) · Italy
21
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Parma)
10.6%
Match nul
14.8%
Extérieur (Milan)
74.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.3%
L2M (No)
37.7%
Over 2.5
75.8%
Under 2.5
24.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
12.4%
DNB Extérieur
87.6%
Double Chance 1X
25.4%
Double Chance 12
85.2%
Double Chance X2
89.4%

Top 5 scores prédits

1 - 2
8.5%
1 - 3
8.2%
0 - 2
8.0%
0 - 3
7.7%
1 - 1
6.2%

Score réel 2-1 : 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 : 4.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Parma)10.6%17.9%-7.3 pt
Match nul14.8%23.0%-8.2 pt
Extérieur (Milan)74.6%59.1%+15.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.575.8%59.7%+16.1 pt
Under 2.524.2%40.3%-16.1 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
10.6% (FTR = H)
Brier 1X2
1.3777 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
2.2453 (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