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2025-10-03 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Osasuna)
45.5%
Match nul
28.2%
Extérieur (Getafe)
26.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.2%
L2M (No)
59.8%
Over 2.5
34.7%
Under 2.5
65.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
63.3%
DNB Extérieur
36.7%
Double Chance 1X
73.7%
Double Chance 12
71.8%
Double Chance X2
54.5%

Top 5 scores prédits

1 - 0
15.8%
1 - 1
12.5%
0 - 0
11.8%
0 - 1
11.2%
2 - 0
9.4%

Score réel 2-1 : 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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Osasuna)45.5%43.6%+1.9 pt
Match nul28.2%33.3%-5.1 pt
Extérieur (Getafe)26.3%23.2%+3.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.534.7%28.9%+5.8 pt
Under 2.565.3%71.1%-5.8 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
45.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4464 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7883 (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