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2024-09-22 · 17:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Villarreal)
31.4%
Match nul
22.0%
Extérieur (Barcelona)
46.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.7%
L2M (No)
31.3%
Over 2.5
69.0%
Under 2.5
31.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
40.3%
DNB Extérieur
59.7%
Double Chance 1X
53.4%
Double Chance 12
78.0%
Double Chance X2
68.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.1%
1 - 2
8.8%
2 - 1
7.1%
2 - 2
7.0%
1 - 3
5.8%

Score réel 1-5 : 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 : 4.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Villarreal)31.4%25.5%+5.9 pt
Match nul22.0%23.9%-1.9 pt
Extérieur (Barcelona)46.6%50.5%-4.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.569.0%67.4%+1.7 pt
Under 2.531.0%32.6%-1.7 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
46.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4329 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7644 (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