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2026-02-03 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Bologna)
36.5%
Match nul
26.3%
Extérieur (Milan)
37.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.1%
L2M (No)
39.9%
Over 2.5
56.3%
Under 2.5
43.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
49.5%
DNB Extérieur
50.5%
Double Chance 1X
62.8%
Double Chance 12
73.7%
Double Chance X2
63.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.3%
1 - 2
8.4%
2 - 1
8.3%
0 - 1
7.0%
1 - 0
6.9%

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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Bologna)36.5%30.8%+5.7 pt
Match nul26.3%30.5%-4.2 pt
Extérieur (Milan)37.2%38.7%-1.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.556.3%44.9%+11.4 pt
Under 2.543.7%55.1%-11.4 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
37.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5963 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9881 (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