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2025-03-09 · 13:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Getafe)
22.3%
Match nul
25.6%
Extérieur (Ath Madrid)
52.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.7%
L2M (No)
51.3%
Over 2.5
46.3%
Under 2.5
53.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
30.0%
DNB Extérieur
70.0%
Double Chance 1X
47.9%
Double Chance 12
74.4%
Double Chance X2
77.7%

Top 5 scores prédits

0 - 1
12.5%
1 - 1
12.2%
0 - 2
10.0%
1 - 2
9.4%
0 - 0
8.2%

Score réel 2-1 : 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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Getafe)22.3%18.5%+3.8 pt
Match nul25.6%29.7%-4.1 pt
Extérieur (Ath Madrid)52.1%51.7%+0.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.546.3%36.7%+9.5 pt
Under 2.553.8%63.3%-9.5 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
22.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.9406 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5006 (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