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2025-12-28 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Atalanta)
33.3%
Match nul
26.0%
Extérieur (Inter)
40.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.5%
L2M (No)
39.5%
Over 2.5
56.9%
Under 2.5
43.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
45.0%
DNB Extérieur
55.0%
Double Chance 1X
59.3%
Double Chance 12
74.0%
Double Chance X2
66.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.1%
1 - 2
8.8%
2 - 1
7.9%
0 - 1
7.2%
1 - 0
6.4%

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

1X2 — marge bookmaker : 6.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Atalanta)33.3%27.5%+5.8 pt
Match nul26.0%27.2%-1.2 pt
Extérieur (Inter)40.7%45.3%-4.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.556.9%53.2%+3.7 pt
Under 2.543.1%46.8%-3.7 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
40.7% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5297 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8985 (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