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2025-12-21 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Fiorentina)
59.3%
Match nul
23.8%
Extérieur (Udinese)
17.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.0%
L2M (No)
49.0%
Over 2.5
52.3%
Under 2.5
47.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
77.7%
DNB Extérieur
22.3%
Double Chance 1X
83.0%
Double Chance 12
76.2%
Double Chance X2
40.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.3%
1 - 0
10.9%
2 - 0
10.9%
2 - 1
9.9%
0 - 0
7.1%

Score réel 5-1 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Fiorentina)59.3%45.5%+13.7 pt
Match nul23.8%29.5%-5.7 pt
Extérieur (Udinese)17.0%25.0%-8.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.3%43.5%+8.8 pt
Under 2.547.8%56.5%-8.8 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
59.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2513 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5232 (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