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2024-10-05 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Man City)
78.8%
Match nul
13.7%
Extérieur (Fulham)
7.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.3%
L2M (No)
52.7%
Over 2.5
65.6%
Under 2.5
34.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
91.4%
DNB Extérieur
8.6%
Double Chance 1X
92.6%
Double Chance 12
86.3%
Double Chance X2
21.2%

Top 5 scores prédits

2 - 0
12.2%
3 - 0
10.8%
1 - 0
9.0%
2 - 1
8.6%
3 - 1
7.7%

Score réel 3-2 : 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 : 4.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Man City)78.8%76.2%+2.6 pt
Match nul13.7%15.0%-1.3 pt
Extérieur (Fulham)7.4%8.8%-1.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.565.6%64.3%+1.4 pt
Under 2.534.4%35.7%-1.4 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
78.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0692 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2379 (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