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2025-04-23 · 18:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Celta)
36.9%
Match nul
23.4%
Extérieur (Villarreal)
39.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.4%
L2M (No)
34.6%
Over 2.5
64.0%
Under 2.5
36.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
48.1%
DNB Extérieur
51.9%
Double Chance 1X
60.2%
Double Chance 12
76.6%
Double Chance X2
63.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.2%
1 - 2
8.5%
2 - 1
8.1%
2 - 2
6.8%
0 - 1
6.0%

Score réel 3-0 : 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 : 4.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Celta)36.9%39.6%-2.7 pt
Match nul23.4%27.4%-4.0 pt
Extérieur (Villarreal)39.8%33.0%+6.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.564.0%58.3%+5.7 pt
Under 2.536.0%41.7%-5.7 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
36.9% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6113 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9978 (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