← Retour à l’accueil
2024-11-10 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Fiorentina)
57.8%
Match nul
24.3%
Extérieur (Verona)
17.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.9%
L2M (No)
50.1%
Over 2.5
50.3%
Under 2.5
49.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
76.4%
DNB Extérieur
23.6%
Double Chance 1X
82.1%
Double Chance 12
75.7%
Double Chance X2
42.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.6%
1 - 0
11.6%
2 - 0
10.9%
2 - 1
9.8%
0 - 0
7.4%

Score réel 3-1 : 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 : 4.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Fiorentina)57.8%64.1%-6.3 pt
Match nul24.3%21.4%+2.9 pt
Extérieur (Verona)17.9%14.5%+3.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.3%54.7%-4.4 pt
Under 2.549.7%45.3%+4.4 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
57.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2689 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5478 (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
Fiorentina 3-1 Verona · Serie A · FootValue