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2025-05-18 · 18:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Barcelona)
66.9%
Match nul
17.3%
Extérieur (Villarreal)
15.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.0%
L2M (No)
35.0%
Over 2.5
73.1%
Under 2.5
26.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
80.9%
DNB Extérieur
19.1%
Double Chance 1X
84.3%
Double Chance 12
82.7%
Double Chance X2
33.1%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.1%
3 - 1
7.8%
2 - 0
7.5%
1 - 1
7.1%
3 - 0
6.5%

Score réel 2-3 : 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 : 5.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Barcelona)66.9%55.7%+11.2 pt
Match nul17.3%21.3%-4.0 pt
Extérieur (Villarreal)15.8%23.0%-7.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.573.1%75.5%-2.4 pt
Under 2.526.9%24.5%+2.4 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
15.8% (FTR = A)
Brier 1X2
1.1876 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.8483 (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
Barcelona 2-3 Villarreal · La Liga · FootValue