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2025-05-25 · 15:15:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 3-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Villarreal)
55.9%
Match nul
21.4%
Extérieur (Sevilla)
22.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.7%
L2M (No)
37.3%
Over 2.5
64.6%
Under 2.5
35.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
71.1%
DNB Extérieur
28.9%
Double Chance 1X
77.3%
Double Chance 12
78.6%
Double Chance X2
44.1%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.7%
1 - 1
9.5%
2 - 0
7.7%
1 - 0
7.3%
3 - 1
6.7%

Score réel 4-2 : 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 : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Villarreal)55.9%54.2%+1.7 pt
Match nul21.4%23.2%-1.8 pt
Extérieur (Sevilla)22.7%22.6%+0.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.564.6%61.6%+3.0 pt
Under 2.535.4%38.4%-3.0 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
55.9% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2921 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5820 (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