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2024-12-23 · 17:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Fiorentina)
55.7%
Match nul
24.9%
Extérieur (Udinese)
19.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.6%
L2M (No)
49.4%
Over 2.5
49.9%
Under 2.5
50.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
74.1%
DNB Extérieur
25.9%
Double Chance 1X
80.6%
Double Chance 12
75.1%
Double Chance X2
44.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.9%
1 - 0
11.4%
2 - 0
10.5%
2 - 1
9.8%
0 - 0
7.6%

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 : 4.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Fiorentina)55.7%59.2%-3.6 pt
Match nul24.9%24.0%+1.0 pt
Extérieur (Udinese)19.4%16.8%+2.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.549.9%53.7%-3.8 pt
Under 2.550.2%46.3%+3.8 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
19.4% (FTR = A)
Brier 1X2
1.0215 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.6394 (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