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2025-03-16 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Ath Madrid)
41.6%
Match nul
24.3%
Extérieur (Barcelona)
34.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.3%
L2M (No)
38.7%
Over 2.5
58.9%
Under 2.5
41.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
55.0%
DNB Extérieur
45.0%
Double Chance 1X
66.0%
Double Chance 12
75.7%
Double Chance X2
58.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.2%
2 - 1
8.8%
1 - 2
7.9%
1 - 0
7.4%
0 - 1
6.6%

Score réel 2-4 : 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 (Ath Madrid)41.6%30.6%+11.0 pt
Match nul24.3%26.4%-2.1 pt
Extérieur (Barcelona)34.0%43.0%-8.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.558.9%59.8%-0.9 pt
Under 2.541.1%40.2%+0.9 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
34.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6678 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0779 (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