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2025-01-11 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Empoli)
38.9%
Match nul
34.9%
Extérieur (Lecce)
26.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
33.7%
L2M (No)
66.3%
Over 2.5
25.1%
Under 2.5
74.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
59.7%
DNB Extérieur
40.3%
Double Chance 1X
73.8%
Double Chance 12
65.1%
Double Chance X2
61.1%

Top 5 scores prédits

0 - 0
18.5%
1 - 0
16.6%
1 - 1
13.8%
0 - 1
12.6%
2 - 0
8.5%

Score réel 1-3 : 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 : 4.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Empoli)38.9%46.6%-7.7 pt
Match nul34.9%30.7%+4.2 pt
Extérieur (Lecce)26.2%22.7%+3.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.525.1%39.2%-14.1 pt
Under 2.574.9%60.8%+14.1 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
26.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8169 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3379 (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
Empoli 1-3 Lecce · Serie A · FootValue