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2025-02-22 · 17:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Valencia)
25.8%
Match nul
27.1%
Extérieur (Ath Madrid)
47.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.0%
L2M (No)
52.0%
Over 2.5
43.5%
Under 2.5
56.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
35.4%
DNB Extérieur
64.6%
Double Chance 1X
52.9%
Double Chance 12
72.9%
Double Chance X2
74.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.8%
0 - 1
12.5%
0 - 2
9.1%
0 - 0
9.1%
1 - 2
9.0%

Score réel 0-3 : 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 : 4.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Valencia)25.8%23.8%+2.0 pt
Match nul27.1%29.5%-2.4 pt
Extérieur (Ath Madrid)47.1%46.6%+0.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.543.5%41.7%+1.8 pt
Under 2.556.5%58.3%-1.8 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
47.1% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4205 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7537 (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