← Retour à l’accueil
2025-09-20 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Udinese)
20.8%
Match nul
24.5%
Extérieur (Milan)
54.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.1%
L2M (No)
44.9%
Over 2.5
54.6%
Under 2.5
45.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
27.6%
DNB Extérieur
72.4%
Double Chance 1X
45.4%
Double Chance 12
75.5%
Double Chance X2
79.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.7%
1 - 2
9.9%
0 - 1
9.6%
0 - 2
9.4%
0 - 0
6.5%

Score réel 0-3 : 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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Udinese)20.8%18.4%+2.4 pt
Match nul24.5%24.1%+0.5 pt
Extérieur (Milan)54.6%57.5%-2.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.6%53.7%+0.9 pt
Under 2.545.4%46.3%-0.9 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
54.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.3092 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6042 (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