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2024-12-15 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Parma)
26.7%
Match nul
26.2%
Extérieur (Verona)
47.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.1%
L2M (No)
44.9%
Over 2.5
51.7%
Under 2.5
48.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
36.1%
DNB Extérieur
63.9%
Double Chance 1X
52.9%
Double Chance 12
73.8%
Double Chance X2
73.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.5%
0 - 1
9.6%
1 - 2
9.4%
0 - 2
8.2%
0 - 0
7.1%

Score réel 2-3 : 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 : 4.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Parma)26.7%46.3%-19.6 pt
Match nul26.2%28.1%-1.9 pt
Extérieur (Verona)47.1%25.6%+21.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.551.7%53.0%-1.3 pt
Under 2.548.3%47.0%+1.3 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
47.1% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4196 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7527 (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