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2025-09-13 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Cagliari)
36.8%
Match nul
28.0%
Extérieur (Parma)
35.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.6%
L2M (No)
45.4%
Over 2.5
49.2%
Under 2.5
50.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
51.1%
DNB Extérieur
48.9%
Double Chance 1X
64.8%
Double Chance 12
72.0%
Double Chance X2
63.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.3%
1 - 0
8.6%
0 - 1
8.4%
2 - 1
8.3%
1 - 2
8.1%

Score réel 2-0 : 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 : 5.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Cagliari)36.8%41.8%-5.0 pt
Match nul28.0%30.4%-2.4 pt
Extérieur (Parma)35.2%27.9%+7.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.549.2%43.8%+5.4 pt
Under 2.550.8%56.2%-5.4 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
36.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6022 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0002 (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