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2026-01-24 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Fiorentina)
60.4%
Match nul
22.8%
Extérieur (Cagliari)
16.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.5%
L2M (No)
46.5%
Over 2.5
55.9%
Under 2.5
44.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
78.2%
DNB Extérieur
21.8%
Double Chance 1X
83.2%
Double Chance 12
77.2%
Double Chance X2
39.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.8%
2 - 0
10.5%
2 - 1
9.9%
1 - 0
9.9%
3 - 0
6.9%

Score réel 1-2 : 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 (Fiorentina)60.4%52.6%+7.8 pt
Match nul22.8%27.2%-4.4 pt
Extérieur (Cagliari)16.8%20.2%-3.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.9%48.7%+7.2 pt
Under 2.544.1%51.3%-7.2 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
16.8% (FTR = A)
Brier 1X2
1.1084 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.7826 (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
Fiorentina 1-2 Cagliari · Serie A · FootValue