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2025-02-01 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Udinese)
55.4%
Match nul
26.0%
Extérieur (Venezia)
18.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.5%
L2M (No)
53.5%
Over 2.5
45.0%
Under 2.5
55.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
74.9%
DNB Extérieur
25.1%
Double Chance 1X
81.4%
Double Chance 12
74.0%
Double Chance X2
44.6%

Top 5 scores prédits

1 - 0
13.1%
1 - 1
12.3%
2 - 0
11.2%
2 - 1
9.4%
0 - 0
9.1%

Score réel 3-2 : 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 (Udinese)55.4%53.6%+1.8 pt
Match nul26.0%26.9%-1.0 pt
Extérieur (Venezia)18.6%19.5%-0.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.0%49.9%-4.9 pt
Under 2.555.0%50.1%+4.9 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
55.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3010 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5904 (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