← Retour à l’accueil
2024-08-24 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
01
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Monza)
33.6%
Match nul
30.8%
Extérieur (Genoa)
35.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.9%
L2M (No)
55.1%
Over 2.5
37.3%
Under 2.5
62.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
48.5%
DNB Extérieur
51.5%
Double Chance 1X
64.4%
Double Chance 12
69.2%
Double Chance X2
66.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.2%
0 - 0
12.0%
0 - 1
11.7%
1 - 0
11.3%
1 - 2
7.5%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 4.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Monza)33.6%35.4%-1.8 pt
Match nul30.8%31.3%-0.4 pt
Extérieur (Genoa)35.6%33.3%+2.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.537.3%40.7%-3.4 pt
Under 2.562.7%59.3%+3.4 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
35.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6225 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0328 (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