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2026-02-14 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Inter)
51.6%
Match nul
27.0%
Extérieur (Juventus)
21.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.0%
L2M (No)
51.0%
Over 2.5
45.9%
Under 2.5
54.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
70.7%
DNB Extérieur
29.3%
Double Chance 1X
78.6%
Double Chance 12
73.0%
Double Chance X2
48.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.8%
1 - 0
11.9%
2 - 0
10.1%
2 - 1
9.4%
0 - 0
9.0%

Score réel 3-2 : 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 : 5.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Inter)51.6%46.8%+4.9 pt
Match nul27.0%28.7%-1.7 pt
Extérieur (Juventus)21.4%24.5%-3.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.9%47.9%-2.0 pt
Under 2.554.1%52.1%+2.0 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
51.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3527 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6613 (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
Inter 3-2 Juventus · Serie A · FootValue