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2025-12-21 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Betis)
53.0%
Match nul
25.3%
Extérieur (Getafe)
21.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.2%
L2M (No)
56.8%
Over 2.5
40.8%
Under 2.5
59.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
70.9%
DNB Extérieur
29.1%
Double Chance 1X
78.3%
Double Chance 12
74.7%
Double Chance X2
47.0%

Top 5 scores prédits

1 - 0
15.2%
1 - 1
11.7%
2 - 0
10.8%
0 - 0
9.3%
2 - 1
9.0%

Score réel 4-0 : 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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Betis)53.0%54.4%-1.5 pt
Match nul25.3%28.4%-3.1 pt
Extérieur (Getafe)21.7%17.1%+4.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.540.8%36.6%+4.2 pt
Under 2.559.2%63.4%-4.2 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
53.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3324 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6354 (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
Betis 4-0 Getafe · La Liga · FootValue