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2026-01-24 · 17:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Sevilla)
23.9%
Match nul
27.4%
Extérieur (Ath Bilbao)
48.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.3%
L2M (No)
59.7%
Over 2.5
35.9%
Under 2.5
64.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
32.9%
DNB Extérieur
67.1%
Double Chance 1X
51.3%
Double Chance 12
72.6%
Double Chance X2
76.1%

Top 5 scores prédits

0 - 1
16.1%
1 - 1
12.2%
0 - 0
11.3%
1 - 0
10.3%
0 - 2
10.2%

Score réel 2-1 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Sevilla)23.9%36.1%-12.2 pt
Match nul27.4%31.7%-4.4 pt
Extérieur (Ath Bilbao)48.7%32.2%+16.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.535.9%38.5%-2.7 pt
Under 2.564.1%61.5%+2.7 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
23.9% (FTR = H)
Brier 1X2
0.8915 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4313 (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