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2026-01-04 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Verona)
25.9%
Match nul
33.1%
Extérieur (Torino)
41.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
38.4%
L2M (No)
61.6%
Over 2.5
30.3%
Under 2.5
69.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
38.7%
DNB Extérieur
61.3%
Double Chance 1X
59.0%
Double Chance 12
66.9%
Double Chance X2
74.1%

Top 5 scores prédits

0 - 0
15.6%
0 - 1
15.1%
1 - 1
14.2%
1 - 0
11.0%
0 - 2
8.9%

Score réel 0-3 : 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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Verona)25.9%35.3%-9.4 pt
Match nul33.1%33.0%+0.1 pt
Extérieur (Torino)41.0%31.7%+9.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.530.3%36.5%-6.2 pt
Under 2.569.7%63.5%+6.2 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
41.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5247 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8916 (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
Verona 0-3 Torino · Serie A · FootValue