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2026-05-03 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Sassuolo)
16.1%
Match nul
19.4%
Extérieur (Milan)
64.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.7%
L2M (No)
37.3%
Over 2.5
68.8%
Under 2.5
31.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
20.0%
DNB Extérieur
80.0%
Double Chance 1X
35.6%
Double Chance 12
80.5%
Double Chance X2
83.9%

Top 5 scores prédits

1 - 2
9.5%
1 - 1
8.5%
0 - 2
8.3%
1 - 3
7.6%
0 - 3
6.6%

Score réel 2-0 : 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 : 7.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Sassuolo)16.1%20.4%-4.2 pt
Match nul19.4%23.7%-4.3 pt
Extérieur (Milan)64.4%55.9%+8.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.568.8%55.7%+13.1 pt
Under 2.531.2%44.3%-13.1 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
16.1% (FTR = H)
Brier 1X2
1.1562 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.8245 (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