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2025-05-12 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Atalanta)
48.8%
Match nul
24.0%
Extérieur (Roma)
27.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.5%
L2M (No)
37.5%
Over 2.5
61.3%
Under 2.5
38.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
64.2%
DNB Extérieur
35.8%
Double Chance 1X
72.8%
Double Chance 12
76.0%
Double Chance X2
51.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.9%
2 - 1
9.4%
1 - 0
7.1%
2 - 0
7.1%
1 - 2
6.9%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Atalanta)48.8%46.6%+2.2 pt
Match nul24.0%27.4%-3.4 pt
Extérieur (Roma)27.3%26.0%+1.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.561.3%55.6%+5.8 pt
Under 2.538.7%44.4%-5.8 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
48.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3942 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7181 (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