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2024-12-28 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Empoli)
27.9%
Match nul
32.6%
Extérieur (Genoa)
39.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
39.2%
L2M (No)
60.8%
Over 2.5
31.1%
Under 2.5
69.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
41.3%
DNB Extérieur
58.7%
Double Chance 1X
60.5%
Double Chance 12
67.4%
Double Chance X2
72.1%

Top 5 scores prédits

0 - 0
15.0%
0 - 1
14.6%
1 - 1
14.1%
1 - 0
11.5%
0 - 2
8.4%

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 : 5.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Empoli)27.9%37.1%-9.3 pt
Match nul32.6%33.7%-1.1 pt
Extérieur (Genoa)39.6%29.2%+10.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.531.1%36.4%-5.4 pt
Under 2.569.0%63.6%+5.4 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
39.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5493 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9276 (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