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2026-02-08 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lecce)
28.9%
Match nul
32.7%
Extérieur (Udinese)
38.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.6%
L2M (No)
59.4%
Over 2.5
32.3%
Under 2.5
67.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
42.9%
DNB Extérieur
57.1%
Double Chance 1X
61.6%
Double Chance 12
67.3%
Double Chance X2
71.1%

Top 5 scores prédits

0 - 0
14.5%
1 - 1
14.4%
0 - 1
13.8%
1 - 0
11.3%
0 - 2
8.1%

Score réel 2-1 : 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 (Lecce)28.9%32.9%-4.0 pt
Match nul32.7%34.2%-1.5 pt
Extérieur (Udinese)38.4%33.0%+5.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.532.3%31.9%+0.4 pt
Under 2.567.7%68.1%-0.4 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
28.9% (FTR = H)
Brier 1X2
0.7602 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2417 (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
Lecce 2-1 Udinese · Serie A · FootValue