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2025-01-18 · 15:00:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Leicester)
41.5%
Match nul
24.7%
Extérieur (Fulham)
33.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.0%
L2M (No)
41.0%
Over 2.5
56.0%
Under 2.5
44.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
55.1%
DNB Extérieur
44.9%
Double Chance 1X
66.2%
Double Chance 12
75.3%
Double Chance X2
58.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.5%
2 - 1
8.9%
1 - 0
8.2%
1 - 2
7.9%
0 - 1
7.3%

Score réel 0-2 : 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 (Leicester)41.5%21.3%+20.2 pt
Match nul24.7%25.6%-0.9 pt
Extérieur (Fulham)33.8%53.2%-19.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.556.0%53.2%+2.8 pt
Under 2.544.0%46.8%-2.8 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
33.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6714 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0847 (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