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2025-01-15 · 19:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Leicester)
38.1%
Match nul
25.2%
Extérieur (Crystal Palace)
36.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.7%
L2M (No)
42.3%
Over 2.5
54.2%
Under 2.5
45.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
51.0%
DNB Extérieur
49.0%
Double Chance 1X
63.4%
Double Chance 12
74.8%
Double Chance X2
61.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.8%
2 - 1
8.5%
1 - 2
8.3%
1 - 0
8.3%
0 - 1
8.1%

Score réel 0-2 : 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 : 4.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Leicester)38.1%24.4%+13.8 pt
Match nul25.2%26.5%-1.3 pt
Extérieur (Crystal Palace)36.6%49.1%-12.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.2%52.1%+2.1 pt
Under 2.545.8%47.9%-2.1 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
36.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6105 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0040 (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