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2025-04-20 · 14:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Empoli)
47.4%
Match nul
29.7%
Extérieur (Venezia)
23.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.7%
L2M (No)
57.3%
Over 2.5
37.1%
Under 2.5
62.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
67.4%
DNB Extérieur
32.6%
Double Chance 1X
77.0%
Double Chance 12
70.3%
Double Chance X2
52.6%

Top 5 scores prédits

1 - 0
14.4%
1 - 1
13.5%
0 - 0
12.1%
2 - 0
10.1%
0 - 1
8.8%

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 : 5.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Empoli)47.4%41.4%+6.0 pt
Match nul29.7%32.2%-2.5 pt
Extérieur (Venezia)23.0%26.4%-3.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.537.1%38.4%-1.3 pt
Under 2.562.9%61.6%+1.3 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
29.7% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7720 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2154 (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