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2026-05-10 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Milan)
32.9%
Match nul
24.8%
Extérieur (Atalanta)
42.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.3%
L2M (No)
35.8%
Over 2.5
62.1%
Under 2.5
37.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
43.8%
DNB Extérieur
56.2%
Double Chance 1X
57.7%
Double Chance 12
75.2%
Double Chance X2
67.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.1%
1 - 2
8.9%
2 - 1
7.7%
2 - 2
6.6%
0 - 1
6.2%

Score réel 2-3 : 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 (Milan)32.9%42.0%-9.1 pt
Match nul24.8%28.6%-3.8 pt
Extérieur (Atalanta)42.3%29.4%+12.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.562.1%50.4%+11.7 pt
Under 2.537.9%49.6%-11.7 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
42.3% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5032 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8611 (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