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2026-03-02 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Udinese)
22.2%
Match nul
26.1%
Extérieur (Fiorentina)
51.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.4%
L2M (No)
47.6%
Over 2.5
50.0%
Under 2.5
50.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
30.1%
DNB Extérieur
69.9%
Double Chance 1X
48.4%
Double Chance 12
73.9%
Double Chance X2
77.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.5%
0 - 1
10.6%
1 - 2
9.6%
0 - 2
9.5%
0 - 0
7.8%

Score réel 3-0 : 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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Udinese)22.2%29.1%-6.8 pt
Match nul26.1%30.8%-4.7 pt
Extérieur (Fiorentina)51.6%40.1%+11.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.0%44.9%+5.1 pt
Under 2.550.0%55.1%-5.1 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
22.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.9398 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5037 (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
Udinese 3-0 Fiorentina · Serie A · FootValue