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2024-08-23 · 18:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Celta)
43.6%
Match nul
28.5%
Extérieur (Valencia)
28.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
45.8%
L2M (No)
54.2%
Over 2.5
40.0%
Under 2.5
60.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
60.9%
DNB Extérieur
39.1%
Double Chance 1X
72.0%
Double Chance 12
71.5%
Double Chance X2
56.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.3%
1 - 0
13.0%
0 - 0
10.4%
0 - 1
9.8%
2 - 0
8.6%

Score réel 3-1 : 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 (Celta)43.6%44.2%-0.6 pt
Match nul28.5%28.6%-0.2 pt
Extérieur (Valencia)28.0%27.2%+0.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.540.0%46.1%-6.1 pt
Under 2.560.0%53.9%+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
43.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4777 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8308 (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