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2025-10-29 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Genoa)
54.9%
Match nul
26.3%
Extérieur (Cremonese)
18.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.3%
L2M (No)
52.7%
Over 2.5
45.5%
Under 2.5
54.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
74.5%
DNB Extérieur
25.5%
Double Chance 1X
81.2%
Double Chance 12
73.7%
Double Chance X2
45.1%

Top 5 scores prédits

1 - 0
12.6%
1 - 1
12.4%
2 - 0
11.0%
2 - 1
9.5%
0 - 0
9.1%

Score réel 0-2 : 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 (Genoa)54.9%54.2%+0.7 pt
Match nul26.3%27.5%-1.2 pt
Extérieur (Cremonese)18.8%18.3%+0.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.5%42.2%+3.3 pt
Under 2.554.5%57.8%-3.3 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
18.8% (FTR = A)
Brier 1X2
1.0297 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.6713 (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