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2024-09-22 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
12
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Inter)
65.4%
Match nul
19.7%
Extérieur (Milan)
14.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.8%
L2M (No)
42.2%
Over 2.5
64.0%
Under 2.5
36.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
81.4%
DNB Extérieur
18.6%
Double Chance 1X
85.1%
Double Chance 12
80.3%
Double Chance X2
34.6%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.8%
2 - 0
9.6%
1 - 1
9.0%
1 - 0
7.9%
3 - 1
7.4%

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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Inter)65.4%56.7%+8.7 pt
Match nul19.7%24.7%-5.0 pt
Extérieur (Milan)14.9%18.5%-3.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.564.0%55.3%+8.8 pt
Under 2.536.0%44.7%-8.8 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
14.9% (FTR = A)
Brier 1X2
1.1902 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.9025 (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
Inter 1-2 Milan · Serie A · FootValue