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2024-09-01 · 18:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Sevilla)
30.2%
Match nul
22.9%
Extérieur (Girona)
46.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.6%
L2M (No)
35.4%
Over 2.5
63.9%
Under 2.5
36.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
39.2%
DNB Extérieur
60.8%
Double Chance 1X
53.1%
Double Chance 12
77.1%
Double Chance X2
69.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.1%
1 - 2
9.2%
2 - 1
7.2%
0 - 1
6.7%
2 - 2
6.6%

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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Sevilla)30.2%33.8%-3.6 pt
Match nul22.9%26.4%-3.5 pt
Extérieur (Girona)46.9%39.7%+7.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.563.9%55.4%+8.5 pt
Under 2.536.1%44.6%-8.5 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
46.9% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4260 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7578 (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