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2024-11-30 · 13:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Barcelona)
75.9%
Match nul
16.4%
Extérieur (Las Palmas)
7.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
39.9%
L2M (No)
60.1%
Over 2.5
54.8%
Under 2.5
45.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
90.8%
DNB Extérieur
9.2%
Double Chance 1X
92.3%
Double Chance 12
83.6%
Double Chance X2
24.1%

Top 5 scores prédits

2 - 0
14.8%
1 - 0
12.8%
3 - 0
11.3%
2 - 1
8.6%
1 - 1
7.7%

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 : 4.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Barcelona)75.9%84.1%-8.2 pt
Match nul16.4%10.5%+5.9 pt
Extérieur (Las Palmas)7.7%5.5%+2.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.8%75.8%-21.0 pt
Under 2.545.2%24.2%+21.0 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
7.7% (FTR = A)
Brier 1X2
1.4552 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
2.5652 (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