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2026-02-28 · 15:15:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Barcelona)
68.3%
Match nul
15.6%
Extérieur (Villarreal)
16.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
69.0%
L2M (No)
31.0%
Over 2.5
78.2%
Under 2.5
21.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
80.9%
DNB Extérieur
19.1%
Double Chance 1X
83.9%
Double Chance 12
84.4%
Double Chance X2
31.7%

Top 5 scores prédits

2 - 1
8.4%
3 - 1
7.8%
2 - 0
6.3%
3 - 0
5.9%
1 - 1
5.7%

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 : 6.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Barcelona)68.3%68.6%-0.3 pt
Match nul15.6%17.0%-1.4 pt
Extérieur (Villarreal)16.1%14.4%+1.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.578.2%75.3%+2.8 pt
Under 2.521.8%24.7%-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
68.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1509 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3816 (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