← Retour à l’accueil
2025-05-25 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
02
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Torino)
31.6%
Match nul
31.7%
Extérieur (Roma)
36.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.4%
L2M (No)
57.6%
Over 2.5
34.4%
Under 2.5
65.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
46.3%
DNB Extérieur
53.7%
Double Chance 1X
63.3%
Double Chance 12
68.3%
Double Chance X2
68.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.3%
0 - 0
13.3%
0 - 1
12.9%
1 - 0
11.6%
0 - 2
7.4%

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

1X2 — marge bookmaker : 5.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Torino)31.6%17.5%+14.1 pt
Match nul31.7%22.0%+9.7 pt
Extérieur (Roma)36.7%60.5%-23.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.534.4%56.1%-21.7 pt
Under 2.565.6%43.9%+21.7 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
36.7% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6008 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0021 (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