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2024-09-15 · 15:15:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Girona)
42.0%
Match nul
22.2%
Extérieur (Barcelona)
35.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
69.6%
L2M (No)
30.4%
Over 2.5
69.6%
Under 2.5
30.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
54.0%
DNB Extérieur
46.0%
Double Chance 1X
64.2%
Double Chance 12
77.8%
Double Chance X2
58.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.0%
2 - 1
8.3%
1 - 2
7.6%
2 - 2
7.1%
3 - 1
5.2%

Score réel 1-4 : 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 (Girona)42.0%22.3%+19.7 pt
Match nul22.2%22.7%-0.5 pt
Extérieur (Barcelona)35.8%55.0%-19.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.569.6%66.7%+2.8 pt
Under 2.530.4%33.3%-2.8 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
35.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6381 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0275 (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