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2025-03-02 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : D · mi-temps : 3-2 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Osasuna)
41.2%
Match nul
29.9%
Extérieur (Valencia)
28.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.7%
L2M (No)
57.3%
Over 2.5
35.9%
Under 2.5
64.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
58.7%
DNB Extérieur
41.3%
Double Chance 1X
71.1%
Double Chance 12
70.1%
Double Chance X2
58.8%

Top 5 scores prédits

1 - 0
13.9%
1 - 1
13.5%
0 - 0
12.1%
0 - 1
11.0%
2 - 0
8.3%

Score réel 3-3 : 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 (Osasuna)41.2%43.0%-1.8 pt
Match nul29.9%30.3%-0.4 pt
Extérieur (Valencia)28.9%26.7%+2.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.535.9%42.7%-6.9 pt
Under 2.564.1%57.3%+6.9 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
29.9% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7450 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2080 (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