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2026-01-25 · 17:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Sociedad)
40.1%
Match nul
25.9%
Extérieur (Celta)
34.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.8%
L2M (No)
50.2%
Over 2.5
45.1%
Under 2.5
54.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
54.2%
DNB Extérieur
45.8%
Double Chance 1X
66.1%
Double Chance 12
74.1%
Double Chance X2
59.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.3%
1 - 0
11.5%
0 - 1
10.4%
2 - 1
8.4%
0 - 0
7.8%

Score réel 3-1 : 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 (Sociedad)40.1%44.5%-4.4 pt
Match nul25.9%28.9%-3.0 pt
Extérieur (Celta)34.0%26.6%+7.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.1%45.4%-0.3 pt
Under 2.554.9%54.6%+0.3 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
40.1% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5412 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9135 (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