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2026-03-08 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
21
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Genoa)
22.0%
Match nul
29.6%
Extérieur (Roma)
48.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.2%
L2M (No)
56.8%
Over 2.5
37.9%
Under 2.5
62.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
31.2%
DNB Extérieur
68.8%
Double Chance 1X
51.6%
Double Chance 12
70.4%
Double Chance X2
78.0%

Top 5 scores prédits

0 - 1
14.2%
1 - 1
13.6%
0 - 0
12.0%
0 - 2
10.3%
1 - 2
8.6%

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 : 6.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Genoa)22.0%22.4%-0.4 pt
Match nul29.6%30.1%-0.5 pt
Extérieur (Roma)48.4%47.5%+0.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.537.9%37.8%+0.0 pt
Under 2.562.1%62.2%-0.0 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
22.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.9310 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5155 (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