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2024-12-22 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Monza)
22.1%
Match nul
29.8%
Extérieur (Juventus)
48.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
41.5%
L2M (No)
58.5%
Over 2.5
36.0%
Under 2.5
64.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
31.4%
DNB Extérieur
68.6%
Double Chance 1X
51.9%
Double Chance 12
70.2%
Double Chance X2
78.0%
Top 5 scores prédits
0 - 1
14.9%
1 - 1
13.4%
0 - 0
12.6%
0 - 2
10.4%
1 - 0
8.8%
Score réel 1-2 : 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 : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Monza) | 22.1% | 14.1% | +7.9 pt |
| Match nul | 29.8% | 25.6% | +4.2 pt |
| Extérieur (Juventus) | 48.1% | 60.3% | -12.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 36.0% | 44.7% | -8.7 pt |
| Under 2.5 | 64.0% | 55.3% | +8.7 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
- 48.1% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4066 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7313 (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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011