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2025-09-27 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Cagliari)
11.1%
Match nul
19.0%
Extérieur (Inter)
69.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.1%
L2M (No)
49.9%
Over 2.5
59.3%
Under 2.5
40.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
13.7%
DNB Extérieur
86.3%
Double Chance 1X
30.1%
Double Chance 12
81.0%
Double Chance X2
88.9%

Top 5 scores prédits

0 - 2
11.9%
0 - 1
9.9%
1 - 2
9.6%
1 - 1
9.1%
0 - 3
9.0%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Cagliari)11.1%14.6%-3.6 pt
Match nul19.0%22.5%-3.5 pt
Extérieur (Inter)69.9%62.9%+7.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.559.3%50.7%+8.6 pt
Under 2.540.7%49.3%-8.6 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
69.9% (FTR = A)
Brier 1X2
0.1392 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3582 (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