Prédictions football d’hier : Un jeu de nombres

Les succès et les échecs

Soyons honnêtes - même les meilleurs modèles ont leurs jours sans. Les prédictions d’hier ont montré pourquoi je dis à mes clients que la data science dans le sport parle de probabilités, pas de certitudes. Voici comment mon approche algorithmique s’est comparée à la réalité.

Analyse des matchs

001 : Palmeiras vs. Al Ahly (Prédiction : Victoire)

L’équipe brésilienne était favorite avec une probabilité de victoire de 68% basée sur sa forme récente et l’avantage du terrain. Mon modèle a correctement prédit ce résultat, bien que les métriques xG (buts attendus) suggéraient un score plus large.

002 : Inter Miami vs. Porto (Prédiction : Défaite)

Notre choix “super 5A” - et il a tenu ses promesses. Avec Messi reposé, la probabilité de victoire à l’extérieur de Porto (73%) s’est révélée exacte. Le différentiel xG (2.1 vs 0.8) a confirmé que c’était un des paris les plus sûrs.

003 : Seattle vs. Atletico Madrid (Prédiction : Nul/Défaite)

Là où ça devient intéressant. Si nous avons correctement évité de prédire une victoire de Seattle, mon modèle a sous-estimé la défense de l’Atlético. La prédiction “nul ou défaite” était juste, mais le score final a surpris nos algorithmes.

Pourquoi les prédictions échouent

Le football reste magnifiquement imprévisible. Blessures, météo, arbitres - autant de variables difficiles à quantifier parfaitement. Mais sur le long terme, les chiffres ne mentent pas.

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