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2025-04-05 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
22
FTR : D · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Parma)
3.9%
Match nul
9.4%
Extérieur (Inter)
86.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
45.5%
L2M (No)
54.5%
Over 2.5
74.8%
Under 2.5
25.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
4.3%
DNB Extérieur
95.7%
Double Chance 1X
13.3%
Double Chance 12
90.6%
Double Chance X2
96.2%

Top 5 scores prédits

0 - 3
11.8%
0 - 2
10.8%
0 - 4
9.6%
1 - 3
7.5%
1 - 2
6.9%

Score réel 2-2 : 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 : 5.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Parma)3.9%13.4%-9.6 pt
Match nul9.4%21.4%-11.9 pt
Extérieur (Inter)86.7%65.2%+21.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.574.8%54.7%+20.1 pt
Under 2.525.2%45.3%-20.1 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
9.4% (FTR = D)
Brier 1X2
1.5735 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
2.3602 (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