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2025-12-13 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
01
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Parma)
26.3%
Match nul
26.6%
Extérieur (Lazio)
47.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.1%
L2M (No)
44.9%
Over 2.5
51.5%
Under 2.5
48.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
35.8%
DNB Extérieur
64.2%
Double Chance 1X
52.9%
Double Chance 12
73.4%
Double Chance X2
73.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.7%
0 - 1
9.5%
1 - 2
9.4%
0 - 2
8.3%
0 - 0
7.3%

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

1X2 — marge bookmaker : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Parma)26.3%24.9%+1.4 pt
Match nul26.6%29.8%-3.2 pt
Extérieur (Lazio)47.1%45.3%+1.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.551.5%41.5%+10.1 pt
Under 2.548.5%58.5%-10.1 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
47.1% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4194 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7525 (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