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2026-04-11 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Milan)
62.4%
Match nul
22.0%
Extérieur (Udinese)
15.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.4%
L2M (No)
46.6%
Over 2.5
57.1%
Under 2.5
42.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
80.0%
DNB Extérieur
20.0%
Double Chance 1X
84.4%
Double Chance 12
78.0%
Double Chance X2
37.6%

Top 5 scores prédits

2 - 0
10.7%
1 - 1
10.4%
2 - 1
9.9%
1 - 0
9.7%
3 - 0
7.3%

Score réel 0-3 : 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 (Milan)62.4%66.1%-3.7 pt
Match nul22.0%21.3%+0.6 pt
Extérieur (Udinese)15.6%12.5%+3.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.557.1%52.4%+4.7 pt
Under 2.542.9%47.6%-4.7 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
15.6% (FTR = A)
Brier 1X2
1.1499 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.8573 (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