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2024-12-08 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 1-4 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Verona)
42.3%
Match nul
31.7%
Extérieur (Empoli)
26.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.2%
L2M (No)
59.8%
Over 2.5
32.8%
Under 2.5
67.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.9%
DNB Extérieur
38.1%
Double Chance 1X
74.0%
Double Chance 12
68.3%
Double Chance X2
57.8%

Top 5 scores prédits

1 - 0
14.7%
0 - 0
14.1%
1 - 1
14.0%
0 - 1
10.6%
2 - 0
9.0%

Score réel 1-4 : 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 : 4.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Verona)42.3%35.3%+7.0 pt
Match nul31.7%34.2%-2.4 pt
Extérieur (Empoli)26.0%30.6%-4.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.532.8%38.6%-5.8 pt
Under 2.567.2%61.4%+5.8 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
26.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8261 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3455 (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