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2024-12-07 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Juventus)
41.7%
Match nul
31.7%
Extérieur (Bologna)
26.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.7%
L2M (No)
59.3%
Over 2.5
33.1%
Under 2.5
66.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.0%
DNB Extérieur
39.0%
Double Chance 1X
73.3%
Double Chance 12
68.3%
Double Chance X2
58.3%
Top 5 scores prédits
1 - 0
14.5%
1 - 1
14.0%
0 - 0
13.9%
0 - 1
10.7%
2 - 0
8.8%
Score réel 2-2 : 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%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Juventus) | 41.7% | 53.2% | -11.5 pt |
| Match nul | 31.7% | 28.8% | +2.9 pt |
| Extérieur (Bologna) | 26.7% | 18.0% | +8.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 33.1% | 37.5% | -4.4 pt |
| Under 2.5 | 66.9% | 62.5% | +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
- 31.7% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7114 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1495 (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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011