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2024-12-08 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Ath Madrid)
64.3%
Match nul
20.3%
Extérieur (Sevilla)
15.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.0%
L2M (No)
47.0%
Over 2.5
58.1%
Under 2.5
41.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
80.7%
DNB Extérieur
19.3%
Double Chance 1X
84.6%
Double Chance 12
79.7%
Double Chance X2
35.7%

Top 5 scores prédits

2 - 0
10.7%
1 - 0
10.1%
2 - 1
9.9%
1 - 1
9.6%
3 - 0
7.5%

Score réel 4-3 : 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 (Ath Madrid)64.3%69.3%-5.0 pt
Match nul20.3%20.1%+0.3 pt
Extérieur (Sevilla)15.4%10.6%+4.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.558.1%50.9%+7.2 pt
Under 2.541.9%49.1%-7.2 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
64.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1928 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4422 (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