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2025-02-23 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Verona)
26.3%
Match nul
27.3%
Extérieur (Fiorentina)
46.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.7%
L2M (No)
48.3%
Over 2.5
47.4%
Under 2.5
52.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
36.1%
DNB Extérieur
63.9%
Double Chance 1X
53.5%
Double Chance 12
72.7%
Double Chance X2
73.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.0%
0 - 1
10.8%
1 - 2
9.2%
0 - 2
8.6%
0 - 0
8.4%

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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Verona)26.3%24.9%+1.4 pt
Match nul27.3%28.9%-1.7 pt
Extérieur (Fiorentina)46.5%46.2%+0.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.547.4%43.3%+4.1 pt
Under 2.552.6%56.7%-4.1 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
26.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.8339 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3367 (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