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2025-02-21 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lecce)
30.3%
Match nul
33.3%
Extérieur (Udinese)
36.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
38.3%
L2M (No)
61.7%
Over 2.5
29.6%
Under 2.5
70.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
45.5%
DNB Extérieur
54.5%
Double Chance 1X
63.6%
Double Chance 12
66.7%
Double Chance X2
69.7%

Top 5 scores prédits

0 - 0
15.7%
0 - 1
14.3%
1 - 1
14.2%
1 - 0
12.6%
0 - 2
7.6%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lecce)30.3%31.9%-1.5 pt
Match nul33.3%32.0%+1.4 pt
Extérieur (Udinese)36.4%36.2%+0.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.529.6%40.9%-11.3 pt
Under 2.570.4%59.1%+11.3 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
36.4% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6078 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0114 (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