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2026-04-11 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Torino)
47.5%
Match nul
31.6%
Extérieur (Verona)
20.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
37.8%
L2M (No)
62.2%
Over 2.5
31.6%
Under 2.5
68.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
69.4%
DNB Extérieur
30.6%
Double Chance 1X
79.1%
Double Chance 12
68.4%
Double Chance X2
52.5%

Top 5 scores prédits

1 - 0
16.4%
0 - 0
14.8%
1 - 1
13.6%
2 - 0
10.7%
0 - 1
9.2%

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 : 6.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Torino)47.5%48.4%-0.8 pt
Match nul31.6%29.3%+2.3 pt
Extérieur (Verona)20.9%22.3%-1.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.531.6%39.0%-7.4 pt
Under 2.568.4%61.0%+7.4 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
47.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4188 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7440 (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
Torino 2-1 Verona · Serie A · FootValue