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2024-09-28 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Osasuna)
20.8%
Match nul
23.3%
Extérieur (Barcelona)
55.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.6%
L2M (No)
46.4%
Over 2.5
53.7%
Under 2.5
46.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
27.1%
DNB Extérieur
72.9%
Double Chance 1X
44.1%
Double Chance 12
76.7%
Double Chance X2
79.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.1%
0 - 1
10.5%
1 - 2
9.9%
0 - 2
9.7%
0 - 0
6.1%

Score réel 4-2 : 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 : 4.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Osasuna)20.8%21.4%-0.6 pt
Match nul23.3%24.4%-1.0 pt
Extérieur (Barcelona)55.9%54.2%+1.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.553.7%59.0%-5.3 pt
Under 2.546.3%41.0%+5.3 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
20.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.9938 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5702 (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