← Retour à l’accueil
2025-11-29 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Juventus)
61.7%
Match nul
23.8%
Extérieur (Cagliari)
14.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.0%
L2M (No)
54.0%
Over 2.5
48.3%
Under 2.5
51.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
81.0%
DNB Extérieur
19.0%
Double Chance 1X
85.5%
Double Chance 12
76.2%
Double Chance X2
38.3%

Top 5 scores prédits

1 - 0
12.8%
2 - 0
12.4%
1 - 1
11.3%
2 - 1
9.6%
0 - 0
8.2%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 5.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Juventus)61.7%77.4%-15.7 pt
Match nul23.8%15.3%+8.5 pt
Extérieur (Cagliari)14.5%7.3%+7.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.548.3%59.5%-11.2 pt
Under 2.551.7%40.5%+11.2 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
61.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2241 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4826 (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