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2024-10-05 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Atalanta)
56.8%
Match nul
23.9%
Extérieur (Genoa)
19.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.2%
L2M (No)
46.8%
Over 2.5
53.5%
Under 2.5
46.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
74.7%
DNB Extérieur
25.3%
Double Chance 1X
80.7%
Double Chance 12
76.1%
Double Chance X2
43.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.4%
1 - 0
10.3%
2 - 0
10.1%
2 - 1
9.9%
0 - 0
6.6%

Score réel 5-1 : 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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Atalanta)56.8%66.9%-10.1 pt
Match nul23.9%20.1%+3.9 pt
Extérieur (Genoa)19.3%13.0%+6.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.553.5%57.9%-4.4 pt
Under 2.546.5%42.1%+4.4 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
56.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2810 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5656 (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