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2025-09-27 · 15:15:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 2-2 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Ath Madrid)
41.9%
Match nul
24.2%
Extérieur (Real Madrid)
33.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.8%
L2M (No)
44.2%
Over 2.5
52.8%
Under 2.5
47.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
55.2%
DNB Extérieur
44.8%
Double Chance 1X
66.1%
Double Chance 12
75.8%
Double Chance X2
58.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.4%
1 - 0
9.6%
2 - 1
8.8%
0 - 1
8.6%
1 - 2
7.8%

Score réel 5-2 : 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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Ath Madrid)41.9%30.6%+11.3 pt
Match nul24.2%27.1%-2.9 pt
Extérieur (Real Madrid)33.9%42.3%-8.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.8%53.7%-0.9 pt
Under 2.547.2%46.3%+0.9 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
41.9% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5113 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8701 (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