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2024-08-25 · 17:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Torino)
28.4%
Match nul
29.4%
Extérieur (Atalanta)
42.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.2%
L2M (No)
52.8%
Over 2.5
40.9%
Under 2.5
59.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
40.3%
DNB Extérieur
59.7%
Double Chance 1X
57.9%
Double Chance 12
70.6%
Double Chance X2
71.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.8%
0 - 1
12.0%
0 - 0
10.6%
1 - 0
9.3%
1 - 2
8.5%

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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Torino)28.4%27.1%+1.3 pt
Match nul29.4%29.4%+0.0 pt
Extérieur (Atalanta)42.1%43.5%-1.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.540.9%46.6%-5.7 pt
Under 2.559.1%53.4%+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
28.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.7761 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2570 (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