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2026-01-03 · 13:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Celta)
49.4%
Match nul
23.4%
Extérieur (Valencia)
27.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.6%
L2M (No)
45.4%
Over 2.5
52.9%
Under 2.5
47.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
64.5%
DNB Extérieur
35.5%
Double Chance 1X
72.8%
Double Chance 12
76.6%
Double Chance X2
50.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.1%
1 - 0
10.6%
2 - 1
9.5%
2 - 0
8.3%
0 - 1
7.5%

Score réel 4-1 : 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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Celta)49.4%47.3%+2.1 pt
Match nul23.4%29.1%-5.6 pt
Extérieur (Valencia)27.2%23.6%+3.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.9%42.7%+10.2 pt
Under 2.547.1%57.3%-10.2 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
49.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3844 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7048 (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
Celta 4-1 Valencia · La Liga · FootValue