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2025-10-04 · 12:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Leeds)
26.9%
Match nul
20.4%
Extérieur (Tottenham)
52.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
70.1%
L2M (No)
29.9%
Over 2.5
72.3%
Under 2.5
27.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
33.8%
DNB Extérieur
66.2%
Double Chance 1X
47.3%
Double Chance 12
79.5%
Double Chance X2
73.1%

Top 5 scores prédits

1 - 2
8.8%
1 - 1
8.0%
2 - 2
6.8%
1 - 3
6.5%
2 - 1
6.2%

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

1X2 — marge bookmaker : 5.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Leeds)26.9%34.5%-7.6 pt
Match nul20.4%28.3%-7.9 pt
Extérieur (Tottenham)52.7%37.2%+15.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.572.3%49.3%+23.0 pt
Under 2.527.7%50.7%-23.0 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
52.7% (FTR = A)
Brier 1X2
0.3382 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6413 (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