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2025-05-11 · 15:15:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 4-2 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Barcelona)
35.7%
Match nul
25.3%
Extérieur (Real Madrid)
39.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.3%
L2M (No)
41.7%
Over 2.5
54.8%
Under 2.5
45.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
47.7%
DNB Extérieur
52.3%
Double Chance 1X
60.9%
Double Chance 12
74.7%
Double Chance X2
64.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.8%
1 - 2
8.6%
2 - 1
8.2%
0 - 1
8.1%
1 - 0
7.7%

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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Barcelona)35.7%50.9%-15.2 pt
Match nul25.3%22.1%+3.2 pt
Extérieur (Real Madrid)39.1%27.0%+12.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.8%75.2%-20.4 pt
Under 2.545.2%24.8%+20.4 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
35.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6305 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0311 (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