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2025-02-01 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Newcastle)
58.8%
Match nul
20.3%
Extérieur (Fulham)
21.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.5%
L2M (No)
36.5%
Over 2.5
67.0%
Under 2.5
33.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
73.7%
DNB Extérieur
26.3%
Double Chance 1X
79.0%
Double Chance 12
79.8%
Double Chance X2
41.2%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.6%
1 - 1
8.8%
2 - 0
7.7%
3 - 1
7.0%
1 - 0
6.9%

Score réel 1-2 : 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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Newcastle)58.8%55.4%+3.3 pt
Match nul20.3%24.7%-4.5 pt
Extérieur (Fulham)21.0%19.9%+1.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.567.0%57.3%+9.7 pt
Under 2.533.0%42.7%-9.7 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
21.0% (FTR = A)
Brier 1X2
1.0111 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5621 (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