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2026-03-21 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Parma)
54.7%
Match nul
24.8%
Extérieur (Cremonese)
20.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.1%
L2M (No)
45.9%
Over 2.5
53.3%
Under 2.5
46.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
72.7%
DNB Extérieur
27.3%
Double Chance 1X
79.4%
Double Chance 12
75.2%
Double Chance X2
45.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.8%
1 - 0
10.0%
2 - 1
9.8%
2 - 0
9.7%
0 - 0
6.8%

Score réel 0-2 : 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 : 6.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Parma)54.7%42.5%+12.2 pt
Match nul24.8%30.9%-6.1 pt
Extérieur (Cremonese)20.6%26.7%-6.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.553.3%44.5%+8.9 pt
Under 2.546.7%55.5%-8.9 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
20.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.9912 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5818 (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