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2024-11-02 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
01
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Monza)
23.8%
Match nul
24.2%
Extérieur (Milan)
51.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.5%
L2M (No)
41.5%
Over 2.5
57.5%
Under 2.5
42.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
31.5%
DNB Extérieur
68.5%
Double Chance 1X
48.1%
Double Chance 12
75.8%
Double Chance X2
76.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.3%
1 - 2
9.7%
0 - 1
8.5%
0 - 2
8.3%
2 - 1
6.3%

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

1X2 — marge bookmaker : 5.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Monza)23.8%16.3%+7.5 pt
Match nul24.2%24.9%-0.7 pt
Extérieur (Milan)51.9%58.8%-6.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.557.5%49.7%+7.8 pt
Under 2.542.5%50.3%-7.8 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
51.9% (FTR = A)
Brier 1X2
0.3466 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6553 (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