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2025-11-22 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 2-2 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Cagliari)
33.3%
Match nul
30.2%
Extérieur (Genoa)
36.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.0%
L2M (No)
52.0%
Over 2.5
40.8%
Under 2.5
59.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
47.7%
DNB Extérieur
52.3%
Double Chance 1X
63.5%
Double Chance 12
69.8%
Double Chance X2
66.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.2%
0 - 0
10.8%
0 - 1
10.8%
1 - 0
10.1%
1 - 2
7.9%

Score réel 3-3 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Cagliari)33.3%30.0%+3.3 pt
Match nul30.2%34.5%-4.4 pt
Extérieur (Genoa)36.5%35.4%+1.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.540.8%30.9%+9.9 pt
Under 2.559.2%69.1%-9.9 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
30.2% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7318 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1980 (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