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2025-02-01 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Everton)
37.4%
Match nul
28.3%
Extérieur (Leicester)
34.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.4%
L2M (No)
52.6%
Over 2.5
41.2%
Under 2.5
58.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
52.1%
DNB Extérieur
47.9%
Double Chance 1X
65.7%
Double Chance 12
71.7%
Double Chance X2
62.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.3%
1 - 0
11.5%
0 - 1
10.9%
0 - 0
9.8%
2 - 1
7.9%

Score réel 4-0 : 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 : 4.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Everton)37.4%49.2%-11.9 pt
Match nul28.3%28.6%-0.3 pt
Extérieur (Leicester)34.3%22.2%+12.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.541.2%42.1%-0.9 pt
Under 2.558.8%57.9%+0.9 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
37.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5905 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9848 (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