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2026-01-19 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
03
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lazio)
45.9%
Match nul
26.6%
Extérieur (Como)
27.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.8%
L2M (No)
44.2%
Over 2.5
52.0%
Under 2.5
48.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
62.6%
DNB Extérieur
37.4%
Double Chance 1X
72.6%
Double Chance 12
73.4%
Double Chance X2
54.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.7%
2 - 1
9.3%
1 - 0
9.2%
2 - 0
8.0%
0 - 0
7.2%

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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lazio)45.9%30.2%+15.7 pt
Match nul26.6%33.0%-6.4 pt
Extérieur (Como)27.4%36.7%-9.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.0%36.6%+15.4 pt
Under 2.548.0%63.4%-15.4 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
27.4% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8086 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2935 (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
Lazio 0-3 Como · Serie A · FootValue