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2024-09-23 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Betis)
51.0%
Match nul
29.3%
Extérieur (Mallorca)
19.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
36.8%
L2M (No)
63.2%
Over 2.5
32.5%
Under 2.5
67.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
72.2%
DNB Extérieur
27.8%
Double Chance 1X
80.3%
Double Chance 12
70.7%
Double Chance X2
49.0%

Top 5 scores prédits

1 - 0
17.4%
0 - 0
13.7%
1 - 1
12.5%
2 - 0
11.5%
0 - 1
9.2%

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 : 4.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Betis)51.0%51.4%-0.4 pt
Match nul29.3%30.1%-0.8 pt
Extérieur (Mallorca)19.7%18.5%+1.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.532.5%35.2%-2.7 pt
Under 2.567.5%64.8%+2.7 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
19.7% (FTR = A)
Brier 1X2
0.9916 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.6261 (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
Betis 1-2 Mallorca · La Liga · FootValue