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2025-05-18 · 18:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Celta)
51.2%
Match nul
27.9%
Extérieur (Vallecano)
20.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
41.1%
L2M (No)
58.9%
Over 2.5
37.2%
Under 2.5
62.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
71.1%
DNB Extérieur
28.9%
Double Chance 1X
79.1%
Double Chance 12
72.1%
Double Chance X2
48.8%

Top 5 scores prédits

1 - 0
15.6%
1 - 1
12.6%
0 - 0
11.5%
2 - 0
11.0%
0 - 1
8.6%

Score réel 1-2 : 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 : 4.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Celta)51.2%49.9%+1.3 pt
Match nul27.9%27.2%+0.7 pt
Extérieur (Vallecano)20.8%22.8%-2.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.537.2%49.1%-11.9 pt
Under 2.562.8%50.9%+11.9 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
20.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.9668 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5678 (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