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2025-02-16 · 15:15:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Valladolid)
27.9%
Match nul
27.3%
Extérieur (Sevilla)
44.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.9%
L2M (No)
51.1%
Over 2.5
44.0%
Under 2.5
56.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
38.4%
DNB Extérieur
61.6%
Double Chance 1X
55.2%
Double Chance 12
72.7%
Double Chance X2
72.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.9%
0 - 1
12.0%
0 - 0
9.0%
1 - 0
8.9%
1 - 2
8.9%

Score réel 0-4 : 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 (Valladolid)27.9%22.9%+5.0 pt
Match nul27.3%28.7%-1.3 pt
Extérieur (Sevilla)44.8%48.5%-3.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.544.0%41.3%+2.7 pt
Under 2.556.0%58.7%-2.7 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
44.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4574 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8034 (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