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2024-11-30 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 1-3 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Wolves)
40.5%
Match nul
26.3%
Extérieur (Bournemouth)
33.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.4%
L2M (No)
46.6%
Over 2.5
48.8%
Under 2.5
51.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
55.0%
DNB Extérieur
45.0%
Double Chance 1X
66.8%
Double Chance 12
73.7%
Double Chance X2
59.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.5%
1 - 0
10.0%
0 - 1
8.8%
2 - 1
8.6%
1 - 2
7.7%

Score réel 2-4 : 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 : 3.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Wolves)40.5%35.5%+5.0 pt
Match nul26.3%27.7%-1.4 pt
Extérieur (Bournemouth)33.2%36.7%-3.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.548.8%54.9%-6.1 pt
Under 2.551.2%45.1%+6.1 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
33.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6798 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1032 (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