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2026-02-28 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
31
FTR : H · mi-temps : 3-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Como)
56.8%
Match nul
27.0%
Extérieur (Lecce)
16.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
41.3%
L2M (No)
58.7%
Over 2.5
39.8%
Under 2.5
60.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
77.8%
DNB Extérieur
22.2%
Double Chance 1X
83.8%
Double Chance 12
73.0%
Double Chance X2
43.2%

Top 5 scores prédits

1 - 0
15.2%
2 - 0
12.5%
1 - 1
12.3%
0 - 0
11.1%
2 - 1
9.0%

Score réel 3-1 : 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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Como)56.8%67.7%-10.9 pt
Match nul27.0%21.4%+5.6 pt
Extérieur (Lecce)16.2%10.9%+5.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.539.8%48.7%-8.8 pt
Under 2.560.2%51.3%+8.8 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
56.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2857 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5655 (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