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2026-05-02 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Atalanta)
63.4%
Match nul
22.4%
Extérieur (Genoa)
14.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.9%
L2M (No)
51.1%
Over 2.5
52.7%
Under 2.5
47.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
81.7%
DNB Extérieur
18.3%
Double Chance 1X
85.8%
Double Chance 12
77.6%
Double Chance X2
36.6%

Top 5 scores prédits

2 - 0
11.9%
1 - 0
11.4%
1 - 1
10.7%
2 - 1
9.8%
3 - 0
7.8%

Score réel 0-0 : 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 : 7.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Atalanta)63.4%63.1%+0.3 pt
Match nul22.4%21.6%+0.8 pt
Extérieur (Genoa)14.2%15.3%-1.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.7%54.1%-1.4 pt
Under 2.547.3%45.9%+1.4 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
22.4% (FTR = D)
Brier 1X2
1.0236 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4952 (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