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2024-09-24 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Real Madrid)
78.4%
Match nul
15.3%
Extérieur (Alaves)
6.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
36.3%
L2M (No)
63.7%
Over 2.5
54.3%
Under 2.5
45.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
92.6%
DNB Extérieur
7.4%
Double Chance 1X
93.7%
Double Chance 12
84.7%
Double Chance X2
21.6%

Top 5 scores prédits

2 - 0
15.8%
1 - 0
13.4%
3 - 0
12.3%
2 - 1
8.1%
4 - 0
7.2%

Score réel 3-2 : 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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Real Madrid)78.4%82.7%-4.2 pt
Match nul15.3%12.0%+3.2 pt
Extérieur (Alaves)6.3%5.3%+1.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.3%64.8%-10.5 pt
Under 2.545.7%35.2%+10.5 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
78.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0738 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2428 (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