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2024-11-03 · 17:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Sevilla)
34.3%
Match nul
29.5%
Extérieur (Sociedad)
36.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
45.0%
L2M (No)
55.0%
Over 2.5
38.0%
Under 2.5
62.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
48.7%
DNB Extérieur
51.3%
Double Chance 1X
63.8%
Double Chance 12
70.5%
Double Chance X2
65.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.6%
0 - 1
12.1%
1 - 0
11.7%
0 - 0
11.2%
1 - 2
7.5%

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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Sevilla)34.3%28.0%+6.3 pt
Match nul29.5%30.4%-0.9 pt
Extérieur (Sociedad)36.2%41.5%-5.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.538.0%40.3%-2.3 pt
Under 2.562.0%59.7%+2.3 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
36.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6123 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0169 (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