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2026-03-22 · 15:15:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 3-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Celta)
49.9%
Match nul
25.3%
Extérieur (Alaves)
24.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.6%
L2M (No)
53.4%
Over 2.5
43.5%
Under 2.5
56.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
66.8%
DNB Extérieur
33.2%
Double Chance 1X
75.2%
Double Chance 12
74.7%
Double Chance X2
50.1%

Top 5 scores prédits

1 - 0
13.7%
1 - 1
11.9%
2 - 0
9.7%
2 - 1
9.1%
0 - 1
9.0%

Score réel 3-4 : 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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Celta)49.9%48.4%+1.6 pt
Match nul25.3%29.0%-3.7 pt
Extérieur (Alaves)24.8%22.6%+2.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.543.5%43.7%-0.3 pt
Under 2.556.5%56.3%+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
24.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8792 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3951 (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