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2026-01-24 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
00
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lecce)
17.1%
Match nul
27.4%
Extérieur (Lazio)
55.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.1%
L2M (No)
57.9%
Over 2.5
40.1%
Under 2.5
59.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
23.6%
DNB Extérieur
76.4%
Double Chance 1X
44.5%
Double Chance 12
72.7%
Double Chance X2
82.9%

Top 5 scores prédits

0 - 1
14.8%
1 - 1
12.5%
0 - 2
12.1%
0 - 0
11.0%
1 - 2
9.0%

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

1X2 — marge bookmaker : 6.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lecce)17.1%20.9%-3.8 pt
Match nul27.4%32.1%-4.7 pt
Extérieur (Lazio)55.5%47.0%+8.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.540.1%32.4%+7.7 pt
Under 2.559.9%67.6%-7.7 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 = D)
Brier 1X2
0.8654 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2965 (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