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2024-09-14 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Liverpool)
76.2%
Match nul
14.6%
Extérieur (Nott'm Forest)
9.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.6%
L2M (No)
47.4%
Over 2.5
67.8%
Under 2.5
32.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.2%
DNB Extérieur
10.8%
Double Chance 1X
90.8%
Double Chance 12
85.4%
Double Chance X2
23.8%

Top 5 scores prédits

2 - 0
10.8%
3 - 0
9.6%
2 - 1
8.9%
1 - 0
8.0%
3 - 1
8.0%

Score réel 0-1 : 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 (Liverpool)76.2%77.8%-1.7 pt
Match nul14.6%14.2%+0.4 pt
Extérieur (Nott'm Forest)9.2%8.0%+1.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.567.8%67.9%-0.1 pt
Under 2.532.2%32.1%+0.1 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
9.2% (FTR = A)
Brier 1X2
1.4266 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
2.3881 (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