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2025-12-27 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Torino)
43.0%
Match nul
30.9%
Extérieur (Cagliari)
26.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.3%
L2M (No)
56.7%
Over 2.5
36.3%
Under 2.5
63.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
62.3%
DNB Extérieur
37.7%
Double Chance 1X
74.0%
Double Chance 12
69.1%
Double Chance X2
57.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.1%
1 - 0
13.5%
0 - 0
12.7%
0 - 1
9.6%
2 - 0
9.0%

Score réel 1-2 : 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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Torino)43.0%52.3%-9.3 pt
Match nul30.9%28.4%+2.6 pt
Extérieur (Cagliari)26.0%19.3%+6.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.536.3%43.0%-6.7 pt
Under 2.563.7%57.0%+6.7 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
26.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8278 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3455 (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