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2026-05-04 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Roma)
44.5%
Match nul
28.0%
Extérieur (Fiorentina)
27.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.0%
L2M (No)
48.0%
Over 2.5
47.0%
Under 2.5
53.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.8%
DNB Extérieur
38.2%
Double Chance 1X
72.5%
Double Chance 12
72.0%
Double Chance X2
55.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.3%
1 - 0
10.4%
2 - 1
9.1%
0 - 0
8.7%
2 - 0
8.3%

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 : 6.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Roma)44.5%62.1%-17.5 pt
Match nul28.0%22.7%+5.3 pt
Extérieur (Fiorentina)27.5%15.2%+12.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.547.0%52.3%-5.3 pt
Under 2.553.0%47.7%+5.3 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
44.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4614 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8088 (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
Roma 4-0 Fiorentina · Serie A · FootValue