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2024-12-01 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Udinese)
33.8%
Match nul
31.1%
Extérieur (Genoa)
35.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.0%
L2M (No)
56.0%
Over 2.5
36.2%
Under 2.5
63.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
49.1%
DNB Extérieur
50.9%
Double Chance 1X
65.0%
Double Chance 12
68.9%
Double Chance X2
66.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.2%
0 - 0
12.5%
0 - 1
11.9%
1 - 0
11.6%
1 - 2
7.3%

Score réel 0-2 : 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 : 4.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Udinese)33.8%48.4%-14.5 pt
Match nul31.1%28.7%+2.5 pt
Extérieur (Genoa)35.0%23.0%+12.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.536.2%44.1%-7.8 pt
Under 2.563.8%55.9%+7.8 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
35.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6334 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0487 (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