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2025-01-19 · 15:15:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 3-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Real Madrid)
81.8%
Match nul
13.4%
Extérieur (Las Palmas)
4.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
33.8%
L2M (No)
66.2%
Over 2.5
56.5%
Under 2.5
43.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
94.4%
DNB Extérieur
5.6%
Double Chance 1X
95.1%
Double Chance 12
86.6%
Double Chance X2
18.2%

Top 5 scores prédits

2 - 0
16.3%
3 - 0
13.5%
1 - 0
13.0%
4 - 0
8.4%
2 - 1
7.4%

Score réel 4-1 : 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 : 4.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Real Madrid)81.8%82.4%-0.6 pt
Match nul13.4%12.0%+1.4 pt
Extérieur (Las Palmas)4.9%5.6%-0.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.556.5%68.9%-12.4 pt
Under 2.543.5%31.1%+12.4 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
81.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0535 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2014 (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