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2024-10-29 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Milan)
46.4%
Match nul
24.1%
Extérieur (Napoli)
29.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.5%
L2M (No)
36.5%
Over 2.5
62.1%
Under 2.5
37.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.2%
DNB Extérieur
38.8%
Double Chance 1X
70.5%
Double Chance 12
75.9%
Double Chance X2
53.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.8%
2 - 1
9.2%
1 - 2
7.2%
1 - 0
6.7%
2 - 0
6.6%

Score réel 0-2 : 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 (Milan)46.4%34.3%+12.1 pt
Match nul24.1%29.5%-5.4 pt
Extérieur (Napoli)29.4%36.1%-6.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.562.1%49.5%+12.6 pt
Under 2.537.9%50.5%-12.6 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
29.4% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7714 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2225 (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
Milan 0-2 Napoli · Serie A · FootValue