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2026-01-04 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Inter)
60.3%
Match nul
22.9%
Extérieur (Bologna)
16.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.3%
L2M (No)
46.7%
Over 2.5
55.6%
Under 2.5
44.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
78.2%
DNB Extérieur
21.8%
Double Chance 1X
83.2%
Double Chance 12
77.1%
Double Chance X2
39.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.9%
2 - 0
10.5%
1 - 0
10.0%
2 - 1
9.9%
3 - 0
6.9%

Score réel 3-1 : 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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Inter)60.3%67.8%-7.5 pt
Match nul22.9%19.7%+3.1 pt
Extérieur (Bologna)16.8%12.5%+4.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.6%56.5%-1.0 pt
Under 2.544.4%43.5%+1.0 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
60.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2382 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5058 (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