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2026-04-05 · 15:15:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Valencia)
40.8%
Match nul
24.4%
Extérieur (Celta)
34.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.3%
L2M (No)
44.8%
Over 2.5
51.9%
Under 2.5
48.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
53.9%
DNB Extérieur
46.1%
Double Chance 1X
65.2%
Double Chance 12
75.6%
Double Chance X2
59.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.5%
1 - 0
9.7%
0 - 1
8.9%
2 - 1
8.7%
1 - 2
7.9%

Score réel 2-3 : 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 (Valencia)40.8%40.4%+0.3 pt
Match nul24.4%29.3%-4.9 pt
Extérieur (Celta)34.8%30.3%+4.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.551.9%43.5%+8.5 pt
Under 2.548.1%56.5%-8.5 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
34.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.6504 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0547 (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