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2026-04-26 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
02
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Genoa)
32.8%
Match nul
30.0%
Extérieur (Como)
37.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.4%
L2M (No)
51.6%
Over 2.5
41.3%
Under 2.5
58.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
46.9%
DNB Extérieur
53.1%
Double Chance 1X
62.8%
Double Chance 12
70.0%
Double Chance X2
67.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.1%
0 - 1
10.8%
0 - 0
10.6%
1 - 0
9.9%
1 - 2
8.0%

Score réel 0-2 : 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 : 7.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Genoa)32.8%16.6%+16.2 pt
Match nul30.0%24.2%+5.8 pt
Extérieur (Como)37.2%59.2%-22.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.541.3%47.1%-5.7 pt
Under 2.558.7%52.9%+5.7 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
37.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5922 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9891 (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
Genoa 0-2 Como · Serie A · FootValue