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2025-12-27 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Parma)
24.6%
Match nul
26.0%
Extérieur (Fiorentina)
49.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.4%
L2M (No)
44.6%
Over 2.5
52.7%
Under 2.5
47.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
33.2%
DNB Extérieur
66.8%
Double Chance 1X
50.5%
Double Chance 12
74.0%
Double Chance X2
75.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.3%
1 - 2
9.6%
0 - 1
9.5%
0 - 2
8.6%
0 - 0
7.0%

Score réel 1-0 : 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 (Parma)24.6%26.0%-1.5 pt
Match nul26.0%29.1%-3.1 pt
Extérieur (Fiorentina)49.5%44.9%+4.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.7%47.1%+5.6 pt
Under 2.547.3%52.9%-5.6 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
24.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.8811 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4036 (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