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2026-01-11 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Inter)
46.6%
Match nul
28.6%
Extérieur (Napoli)
24.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.3%
L2M (No)
51.7%
Over 2.5
43.1%
Under 2.5
56.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
65.3%
DNB Extérieur
34.7%
Double Chance 1X
75.2%
Double Chance 12
71.4%
Double Chance X2
53.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.5%
1 - 0
12.0%
0 - 0
10.0%
2 - 0
9.2%
2 - 1
9.0%

Score réel 2-2 : 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 (Inter)46.6%55.0%-8.4 pt
Match nul28.6%27.2%+1.4 pt
Extérieur (Napoli)24.8%17.8%+7.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.543.1%43.1%+0.1 pt
Under 2.556.9%56.9%-0.1 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
28.6% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7887 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2518 (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