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2024-09-28 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Udinese)
11.4%
Match nul
21.1%
Extérieur (Inter)
67.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.6%
L2M (No)
56.4%
Over 2.5
50.3%
Under 2.5
49.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
14.4%
DNB Extérieur
85.6%
Double Chance 1X
32.4%
Double Chance 12
78.9%
Double Chance X2
88.6%

Top 5 scores prédits

0 - 2
13.6%
0 - 1
13.0%
1 - 1
9.9%
1 - 2
9.4%
0 - 3
9.0%

Score réel 2-3 : 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 : 4.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Udinese)11.4%12.7%-1.4 pt
Match nul21.1%21.0%+0.0 pt
Extérieur (Inter)67.6%66.2%+1.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.3%55.3%-5.0 pt
Under 2.549.7%44.7%+5.0 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
67.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.1624 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3919 (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