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2025-03-30 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Fiorentina)
36.7%
Match nul
24.7%
Extérieur (Atalanta)
38.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.1%
L2M (No)
35.9%
Over 2.5
61.7%
Under 2.5
38.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
48.8%
DNB Extérieur
51.2%
Double Chance 1X
61.4%
Double Chance 12
75.3%
Double Chance X2
63.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.1%
1 - 2
8.5%
2 - 1
8.2%
2 - 2
6.7%
0 - 1
6.1%

Score réel 1-0 : 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 : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Fiorentina)36.7%25.9%+10.8 pt
Match nul24.7%27.7%-3.0 pt
Extérieur (Atalanta)38.6%46.3%-7.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.561.7%50.8%+10.9 pt
Under 2.538.3%49.2%-10.9 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
36.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6099 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0013 (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
Fiorentina 1-0 Atalanta · Serie A · FootValue