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2025-11-01 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Udinese)
15.2%
Match nul
21.8%
Extérieur (Atalanta)
63.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.2%
L2M (No)
46.8%
Over 2.5
57.3%
Under 2.5
42.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
19.4%
DNB Extérieur
80.6%
Double Chance 1X
37.0%
Double Chance 12
78.2%
Double Chance X2
84.8%

Top 5 scores prédits

0 - 2
10.8%
1 - 1
10.3%
1 - 2
9.9%
0 - 1
9.7%
0 - 3
7.4%

Score réel 1-0 : 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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Udinese)15.2%19.5%-4.3 pt
Match nul21.8%25.3%-3.5 pt
Extérieur (Atalanta)63.0%55.2%+7.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.557.3%52.8%+4.5 pt
Under 2.542.7%47.2%-4.5 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
15.2% (FTR = H)
Brier 1X2
1.1639 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.8839 (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