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Comment DoctoBET Évite les Biais dans ses Modèles

🤖 TL;DR IA ⚡ Lecture rapide

DoctoBET corrige 4 biais : pondération exponentielle (anti-récence excessive), exclusion des xG de penalties (anti-bruit), vérification de calibration sur 500+ matchs historiques, flagging des équipes en transition tactique.

Biais de récence — pondération exponentielle

La tendance statistique sur 10 matchs est calculée avec décroissance exponentielle. Les 3 derniers matchs pèsent plus que les 7 précédents. Cela évite que des performances récentes anormales dominent excessivement la modélisation mathématique.

Biais xG sur petits échantillons de données

Les Expected Goals (xG) d'un seul match peuvent être trompeurs. DoctoBET signale automatiquement les équipes ayant moins de 6 matchs dans la fenêtre d'analyse comme "signal faible" — la probabilité calculée est présentée avec un intervalle de confiance plus large.

Calibration continue du modèle de loi de Poisson

La précision des probabilités modélisées est vérifiée sur l'historique des 500+ derniers matchs par championnat. Si les probabilités à 60 % se réalisent entre 58 et 62 % du temps, le modèle est considéré comme calibré. Tout écart déclenche une révision des paramètres.

Biais de changement tactique

Un changement d'entraîneur ou un passage à un nouveau schéma tactique invalide partiellement l'échantillon de données historique. DoctoBET intègre une fenêtre de détection des ruptures stylistiques basée sur les métriques de possession et de pressing (PPDA).

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