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2025-02-02 · 11:30:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Juventus)
61.3%
Match nul
26.4%
Extérieur (Empoli)
12.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
33.8%
L2M (No)
66.2%
Over 2.5
34.8%
Under 2.5
65.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
83.2%
DNB Extérieur
16.8%
Double Chance 1X
87.7%
Double Chance 12
73.6%
Double Chance X2
38.7%

Top 5 scores prédits

1 - 0
18.4%
2 - 0
14.7%
0 - 0
12.9%
1 - 1
11.0%
2 - 1
8.1%

Score réel 4-1 : 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 : 5.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Juventus)61.3%67.5%-6.3 pt
Match nul26.4%20.5%+5.9 pt
Extérieur (Empoli)12.3%12.0%+0.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.534.8%53.9%-19.1 pt
Under 2.565.1%46.1%+19.1 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
61.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2349 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4899 (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
Juventus 4-1 Empoli · Serie A · FootValue