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2024-10-20 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Barcelona)
69.7%
Match nul
18.0%
Extérieur (Sevilla)
12.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.5%
L2M (No)
47.5%
Over 2.5
61.8%
Under 2.5
38.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
85.0%
DNB Extérieur
15.0%
Double Chance 1X
87.7%
Double Chance 12
82.0%
Double Chance X2
30.3%

Top 5 scores prédits

2 - 0
11.1%
2 - 1
9.6%
1 - 0
9.4%
3 - 0
8.6%
1 - 1
8.5%

Score réel 5-1 : 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 : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Barcelona)69.7%74.5%-4.8 pt
Match nul18.0%15.7%+2.3 pt
Extérieur (Sevilla)12.3%9.8%+2.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.561.8%68.2%-6.4 pt
Under 2.538.2%31.8%+6.4 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
69.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1391 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3605 (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