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2025-01-17 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
31
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Roma)
50.2%
Match nul
27.1%
Extérieur (Genoa)
22.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.9%
L2M (No)
51.1%
Over 2.5
45.4%
Under 2.5
54.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
68.9%
DNB Extérieur
31.1%
Double Chance 1X
77.3%
Double Chance 12
72.9%
Double Chance X2
49.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.8%
1 - 0
12.0%
2 - 0
9.8%
2 - 1
9.3%
0 - 0
9.0%

Score réel 3-1 : 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 : 5.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Roma)50.2%64.7%-14.4 pt
Match nul27.1%22.5%+4.6 pt
Extérieur (Genoa)22.7%12.8%+9.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.4%48.6%-3.2 pt
Under 2.554.6%51.4%+3.2 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
50.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3724 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6884 (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