← Retour à l’accueil
2024-11-23 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-5 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Verona)
10.3%
Match nul
20.2%
Extérieur (Inter)
69.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.9%
L2M (No)
57.1%
Over 2.5
51.2%
Under 2.5
48.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
13.0%
DNB Extérieur
87.0%
Double Chance 1X
30.5%
Double Chance 12
79.8%
Double Chance X2
89.6%

Top 5 scores prédits

0 - 2
13.9%
0 - 1
13.0%
0 - 3
9.6%
1 - 1
9.5%
1 - 2
9.3%

Score réel 0-5 : 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 (Verona)10.3%13.0%-2.6 pt
Match nul20.2%21.4%-1.2 pt
Extérieur (Inter)69.5%65.7%+3.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.551.2%51.8%-0.6 pt
Under 2.548.8%48.2%+0.6 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
69.5% (FTR = A)
Brier 1X2
0.1445 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3641 (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