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2025-11-23 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Cremonese)
11.7%
Match nul
20.7%
Extérieur (Roma)
67.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.0%
L2M (No)
53.0%
Over 2.5
53.9%
Under 2.5
46.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
14.7%
DNB Extérieur
85.3%
Double Chance 1X
32.3%
Double Chance 12
79.3%
Double Chance X2
88.3%

Top 5 scores prédits

0 - 2
12.7%
0 - 1
11.5%
1 - 1
9.9%
1 - 2
9.6%
0 - 3
8.9%

Score réel 1-3 : 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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Cremonese)11.7%17.4%-5.8 pt
Match nul20.7%26.9%-6.2 pt
Extérieur (Roma)67.7%55.7%+12.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.553.9%43.3%+10.6 pt
Under 2.546.1%56.7%-10.6 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
67.7% (FTR = A)
Brier 1X2
0.1610 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3907 (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
Cremonese 1-3 Roma · Serie A · FootValue