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2025-08-17 · 16:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Celta)
50.0%
Match nul
25.3%
Extérieur (Getafe)
24.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.4%
L2M (No)
53.6%
Over 2.5
43.3%
Under 2.5
56.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
66.9%
DNB Extérieur
33.1%
Double Chance 1X
75.3%
Double Chance 12
74.7%
Double Chance X2
50.0%

Top 5 scores prédits

1 - 0
13.8%
1 - 1
11.9%
2 - 0
9.7%
2 - 1
9.1%
0 - 1
9.0%

Score réel 0-2 : 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 : 5.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Celta)50.0%56.6%-6.6 pt
Match nul25.3%27.2%-1.8 pt
Extérieur (Getafe)24.7%16.3%+8.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.543.3%37.7%+5.5 pt
Under 2.556.7%62.3%-5.5 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
24.7% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8807 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3980 (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