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2025-12-06 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Sassuolo)
17.7%
Match nul
21.1%
Extérieur (Fiorentina)
61.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.3%
L2M (No)
39.7%
Over 2.5
64.1%
Under 2.5
35.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
22.4%
DNB Extérieur
77.6%
Double Chance 1X
38.8%
Double Chance 12
78.9%
Double Chance X2
82.3%

Top 5 scores prédits

1 - 2
9.8%
1 - 1
9.6%
0 - 2
8.8%
0 - 1
7.4%
1 - 3
7.2%

Score réel 3-1 : 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 (Sassuolo)17.7%33.8%-16.1 pt
Match nul21.1%30.0%-8.9 pt
Extérieur (Fiorentina)61.2%36.1%+25.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.564.1%45.4%+18.7 pt
Under 2.535.9%54.6%-18.7 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
17.7% (FTR = H)
Brier 1X2
1.0970 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.7333 (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