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2025-04-20 · 17:00:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Bologna)
21.8%
Match nul
27.5%
Extérieur (Inter)
50.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.7%
L2M (No)
53.3%
Over 2.5
43.0%
Under 2.5
57.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
30.1%
DNB Extérieur
69.9%
Double Chance 1X
49.3%
Double Chance 12
72.5%
Double Chance X2
78.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.0%
0 - 1
12.9%
0 - 2
10.3%
0 - 0
9.8%
1 - 2
9.2%

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 : 5.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Bologna)21.8%27.8%-6.0 pt
Match nul27.5%30.8%-3.3 pt
Extérieur (Inter)50.7%41.4%+9.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.543.0%44.9%-2.0 pt
Under 2.557.0%55.1%+2.0 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
21.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.9445 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5242 (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