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2025-10-25 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Udinese)
45.0%
Match nul
31.6%
Extérieur (Lecce)
23.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.1%
L2M (No)
59.9%
Over 2.5
33.2%
Under 2.5
66.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
65.7%
DNB Extérieur
34.3%
Double Chance 1X
76.6%
Double Chance 12
68.5%
Double Chance X2
55.0%

Top 5 scores prédits

1 - 0
15.1%
0 - 0
14.1%
1 - 1
13.9%
2 - 0
9.8%
0 - 1
9.6%

Score réel 3-2 : 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)45.0%48.1%-3.1 pt
Match nul31.6%30.1%+1.5 pt
Extérieur (Lecce)23.5%21.8%+1.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.533.2%41.3%-8.1 pt
Under 2.566.8%58.7%+8.1 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
45.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4571 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7985 (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