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2025-03-01 · 13:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Girona)
70.1%
Match nul
16.6%
Extérieur (Celta)
13.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.0%
L2M (No)
39.0%
Over 2.5
71.0%
Under 2.5
28.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
84.1%
DNB Extérieur
15.9%
Double Chance 1X
86.7%
Double Chance 12
83.4%
Double Chance X2
29.9%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.2%
2 - 0
8.6%
3 - 1
8.0%
3 - 0
7.4%
1 - 1
7.2%

Score réel 2-2 : 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 (Girona)70.1%44.2%+25.9 pt
Match nul16.6%28.6%-12.0 pt
Extérieur (Celta)13.3%27.2%-13.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.571.0%47.9%+23.1 pt
Under 2.528.9%52.1%-23.1 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
16.6% (FTR = D)
Brier 1X2
1.2042 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.7946 (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