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2025-01-26 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 5-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Barcelona)
69.3%
Match nul
19.4%
Extérieur (Valencia)
11.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.6%
L2M (No)
55.4%
Over 2.5
52.9%
Under 2.5
47.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
86.0%
DNB Extérieur
14.0%
Double Chance 1X
88.7%
Double Chance 12
80.6%
Double Chance X2
30.7%

Top 5 scores prédits

2 - 0
13.3%
1 - 0
12.6%
2 - 1
9.4%
3 - 0
9.3%
1 - 1
9.2%

Score réel 7-1 : 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)69.3%77.6%-8.3 pt
Match nul19.4%14.4%+5.0 pt
Extérieur (Valencia)11.3%8.0%+3.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.9%67.7%-14.9 pt
Under 2.547.1%32.3%+14.9 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
69.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1449 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3672 (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