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2026-04-12 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
34
FTR : A · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Como)
18.0%
Match nul
23.5%
Extérieur (Inter)
58.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.7%
L2M (No)
46.3%
Over 2.5
54.9%
Under 2.5
45.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
23.6%
DNB Extérieur
76.4%
Double Chance 1X
41.6%
Double Chance 12
76.5%
Double Chance X2
82.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.2%
0 - 2
10.2%
0 - 1
10.0%
1 - 2
9.9%
0 - 3
6.5%

Score réel 3-4 : 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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Como)18.0%30.9%-12.8 pt
Match nul23.5%29.1%-5.5 pt
Extérieur (Inter)58.4%40.1%+18.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.9%51.1%+3.8 pt
Under 2.545.1%48.9%-3.8 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
58.4% (FTR = A)
Brier 1X2
0.2606 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5372 (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