← Retour à l’accueil
2024-12-15 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
21
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lecce)
30.8%
Match nul
33.0%
Extérieur (Monza)
36.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
39.1%
L2M (No)
60.9%
Over 2.5
30.5%
Under 2.5
69.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
46.0%
DNB Extérieur
54.0%
Double Chance 1X
63.8%
Double Chance 12
67.0%
Double Chance X2
69.2%

Top 5 scores prédits

0 - 0
15.2%
1 - 1
14.3%
0 - 1
13.9%
1 - 0
12.5%
0 - 2
7.5%

Score réel 2-1 : 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 : 5.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lecce)30.8%35.4%-4.6 pt
Match nul33.0%31.6%+1.4 pt
Extérieur (Monza)36.2%33.0%+3.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.530.5%42.4%-11.9 pt
Under 2.569.5%57.6%+11.9 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
30.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.7187 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1773 (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