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2026-02-08 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Sassuolo)
7.8%
Match nul
14.1%
Extérieur (Inter)
78.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.8%
L2M (No)
46.2%
Over 2.5
71.0%
Under 2.5
29.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
9.1%
DNB Extérieur
90.9%
Double Chance 1X
21.9%
Double Chance 12
85.9%
Double Chance X2
92.2%

Top 5 scores prédits

0 - 2
10.2%
0 - 3
9.7%
1 - 2
8.6%
1 - 3
8.1%
0 - 4
6.9%

Score réel 0-5 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Sassuolo)7.8%13.2%-5.4 pt
Match nul14.1%20.9%-6.8 pt
Extérieur (Inter)78.1%65.9%+12.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.571.0%54.2%+16.7 pt
Under 2.529.0%45.8%-16.7 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
78.1% (FTR = A)
Brier 1X2
0.0742 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2477 (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