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2026-01-18 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
10
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Milan)
67.7%
Match nul
21.4%
Extérieur (Lecce)
10.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.8%
L2M (No)
57.2%
Over 2.5
49.5%
Under 2.5
50.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
86.1%
DNB Extérieur
13.9%
Double Chance 1X
89.1%
Double Chance 12
78.6%
Double Chance X2
32.3%

Top 5 scores prédits

2 - 0
13.9%
1 - 0
13.3%
1 - 1
10.0%
2 - 1
9.3%
3 - 0
9.2%

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

1X2 — marge bookmaker : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Milan)67.7%73.5%-5.7 pt
Match nul21.4%18.4%+3.0 pt
Extérieur (Lecce)10.9%8.1%+2.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.549.5%50.1%-0.6 pt
Under 2.550.5%49.9%+0.6 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
67.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1618 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3898 (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