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2026-03-21 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Sevilla)
41.7%
Match nul
26.2%
Extérieur (Valencia)
32.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.4%
L2M (No)
51.6%
Over 2.5
43.6%
Under 2.5
56.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
56.6%
DNB Extérieur
43.4%
Double Chance 1X
68.0%
Double Chance 12
73.8%
Double Chance X2
58.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.4%
1 - 0
12.2%
0 - 1
10.4%
2 - 1
8.5%
0 - 0
8.3%

Score réel 0-2 : 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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Sevilla)41.7%43.1%-1.4 pt
Match nul26.2%29.9%-3.7 pt
Extérieur (Valencia)32.0%27.0%+5.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.543.6%40.2%+3.4 pt
Under 2.556.4%59.8%-3.4 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
32.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7046 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1379 (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