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2026-04-24 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Napoli)
75.9%
Match nul
16.8%
Extérieur (Cremonese)
7.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
41.4%
L2M (No)
58.6%
Over 2.5
56.4%
Under 2.5
43.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
91.3%
DNB Extérieur
8.7%
Double Chance 1X
92.8%
Double Chance 12
83.2%
Double Chance X2
24.1%

Top 5 scores prédits

2 - 0
14.5%
1 - 0
11.8%
3 - 0
11.3%
2 - 1
8.7%
1 - 1
8.0%

Score réel 4-0 : 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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Napoli)75.9%71.3%+4.6 pt
Match nul16.8%19.2%-2.4 pt
Extérieur (Cremonese)7.2%9.5%-2.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.556.4%51.3%+5.0 pt
Under 2.543.6%48.7%-5.0 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
75.9% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0916 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2755 (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