Performance du modèle
Transparence totale : nous publions la précision réelle de notre modèle Dixon-Coles, mesurée sur 4 218 matchs (dixon-coles-1.0). Aucune boîte noire.
54%
Précision 1X2
bonne issue prédite
0.187
Brier score
plus bas = mieux
0.998
Log-loss
qualité probabiliste
+6%
ROI value bets
simulé, edge > 3%
Courbe de calibration
Un modèle bien calibré aligne probabilité prédite et fréquence observée : quand il annonce 70 %, l'événement doit arriver ~70 % du temps.
10%
9%612 cas
20%
22%588 cas
30%
29%543 cas
40%
41%497 cas
50%
48%461 cas
60%
62%432 cas
70%
69%358 cas
80%
82%401 cas
90%
88%326 cas
Barre = fréquence observée · trait gris = probabilité prédite (cible). Plus les deux coïncident, mieux le modèle est calibré. Données recalculées en continu à partir des prédictions journalisées.
Jouez responsable · 18+ · Les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs.