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2026-05-02 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Udinese)
31.5%
Match nul
32.7%
Extérieur (Torino)
35.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
41.2%
L2M (No)
58.8%
Over 2.5
32.6%
Under 2.5
67.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
46.9%
DNB Extérieur
53.1%
Double Chance 1X
64.2%
Double Chance 12
67.3%
Double Chance X2
68.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.5%
0 - 0
14.4%
0 - 1
13.0%
1 - 0
11.9%
0 - 2
7.3%

Score réel 2-0 : 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 : 6.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Udinese)31.5%47.3%-15.8 pt
Match nul32.7%28.3%+4.4 pt
Extérieur (Torino)35.8%24.4%+11.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.532.6%45.8%-13.1 pt
Under 2.567.4%54.2%+13.1 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
31.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.7034 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1539 (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