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2026-04-11 · 17:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Barcelona)
78.0%
Match nul
13.3%
Extérieur (Espanol)
8.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.7%
L2M (No)
48.3%
Over 2.5
68.8%
Under 2.5
31.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.9%
DNB Extérieur
10.1%
Double Chance 1X
91.3%
Double Chance 12
86.7%
Double Chance X2
22.0%

Top 5 scores prédits

2 - 0
10.8%
3 - 0
9.8%
2 - 1
8.7%
1 - 0
8.2%
3 - 1
8.0%

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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Barcelona)78.0%72.2%+5.7 pt
Match nul13.3%16.7%-3.4 pt
Extérieur (Espanol)8.8%11.1%-2.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.568.8%67.5%+1.3 pt
Under 2.531.2%32.5%-1.3 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
78.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0737 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2486 (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