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2026-04-12 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Bologna)
62.1%
Match nul
24.8%
Extérieur (Lecce)
13.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.2%
L2M (No)
59.8%
Over 2.5
42.1%
Under 2.5
57.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
82.6%
DNB Extérieur
17.4%
Double Chance 1X
86.9%
Double Chance 12
75.2%
Double Chance X2
37.9%

Top 5 scores prédits

1 - 0
15.3%
2 - 0
13.7%
1 - 1
11.3%
0 - 0
10.2%
2 - 1
9.0%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Bologna)62.1%51.6%+10.5 pt
Match nul24.8%28.2%-3.4 pt
Extérieur (Lecce)13.1%20.2%-7.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.542.1%45.2%-3.1 pt
Under 2.557.9%54.8%+3.1 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
62.1% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2226 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4769 (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