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2026-04-10 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Real Madrid)
75.0%
Match nul
14.3%
Extérieur (Girona)
10.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.0%
L2M (No)
44.0%
Over 2.5
70.0%
Under 2.5
30.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
87.5%
DNB Extérieur
12.5%
Double Chance 1X
89.3%
Double Chance 12
85.7%
Double Chance X2
25.1%

Top 5 scores prédits

2 - 0
9.7%
2 - 1
9.0%
3 - 0
8.7%
3 - 1
8.1%
1 - 0
7.5%

Score réel 1-1 : 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 : 5.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Real Madrid)75.0%71.7%+3.3 pt
Match nul14.3%16.3%-2.0 pt
Extérieur (Girona)10.7%12.0%-1.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.570.0%73.0%-3.0 pt
Under 2.530.0%27.0%+3.0 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
14.3% (FTR = D)
Brier 1X2
1.3074 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.9435 (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