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DunkScope

Transparence

Performance du modèle

Chaque chiffre ci-dessous est calculé automatiquement à partir des prédictions évaluées, au moment où vous chargez cette page (ven. 9 oct., 13:53). Rien n’est modifié à la main. Comment lire ces chiffres

Prédictions en direct, saison 2026-27

Aucune prédiction en direct évaluée pour l’instant.

Les prédictions sont évaluées automatiquement une fois chaque match terminé.

Backtest, 2023-24 à 2025-26

3959 matchs, testés saison par saison

Prédictions hors échantillon faites saison par saison, chacune avec des modèles entraînés uniquement sur les saisons précédentes (backtest n° 3). Ces saisons ont été examinées une fois pendant le développement du modèle : la saison en direct ci-dessus est le test le plus propre.

  • Modèle DunkScope

    Log loss
    0,6051
    Brier
    0,2090
    Précision
    66,3 %
    Erreur de calib.
    0,018
    vs Elo
    −0,0059
    IC 95 % −0,0096 à −0,0021

  • Référence Elo

    Log loss
    0,6110
    Brier
    0,2117
    Précision
    66,1 %
    Erreur de calib.
    0,027
    vs Elo
    —

  • Référence domicile

    Log loss
    0,6892
    Brier
    0,2480
    Précision
    54,9 %
    Erreur de calib.
    0,021
    vs Elo
    +0,0782
    IC 95 % 0,0680 à 0,0888
Backtest : calibration du modèle DunkScopeannoncé 9,3 %, observé 0,0 % (5 matchs); annoncé 16,8 %, observé 11,9 % (118 matchs); annoncé 25,2 %, observé 23,3 % (373 matchs); annoncé 35,0 %, observé 33,6 % (456 matchs); annoncé 45,3 %, observé 49,4 % (544 matchs); annoncé 55,2 %, observé 53,7 % (758 matchs); annoncé 65,0 %, observé 62,8 % (640 matchs); annoncé 74,8 %, observé 75,4 % (625 matchs); annoncé 84,0 %, observé 84,0 % (425 matchs); annoncé 91,2 %, observé 93,3 % (15 matchs)0%0%25%25%50%50%75%75%100%100%
Probabilité annoncée (horizontal) contre fréquence réelle de victoire à domicile (vertical). Les tranches de moins de 10 matchs sont masquées.
Log loss par saison
SaisonDunkScopeEloDomicile
2023-240,61040,61410,6901
2024-250,60660,61420,6902
2025-260,59820,60470,6874

Comment les lire

  • Log loss et score de Brier mesurent la qualité des probabilités (plus c’est bas, mieux c’est). Ce sont les principaux critères du modèle.
  • Précision : la fréquence à laquelle le favori a gagné. Elle est publiée, jamais optimisée seule.
  • Erreur de calibration : l’écart entre probabilités annoncées et fréquences observées. Quand le modèle annonce 70 %, l’équipe devrait gagner environ 70 % du temps.
  • vs Elo : l’écart moyen de log loss avec une note Elo classique (négatif = meilleur qu’Elo), avec son intervalle de confiance à 95 %.

Des probabilités, pas des garanties. Une équipe donnée à 60 % perd environ 4 fois sur 10 quand le modèle est bien calibré. DunkScope explique les sorties du modèle et ne donne aucun conseil de pari ; les paris sont réservés aux majeurs (18 ans et plus).