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2026-04-11 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Sevilla)
20.5%
Match nul
22.6%
Extérieur (Ath Madrid)
56.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.3%
L2M (No)
50.7%
Over 2.5
49.8%
Under 2.5
50.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
26.5%
DNB Extérieur
73.5%
Double Chance 1X
43.1%
Double Chance 12
77.4%
Double Chance X2
79.5%

Top 5 scores prédits

0 - 1
12.6%
1 - 1
10.7%
0 - 2
10.5%
1 - 2
9.7%
1 - 0
7.0%

Score réel 2-1 : 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 : 5.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Sevilla)20.5%42.4%-21.9 pt
Match nul22.6%27.3%-4.7 pt
Extérieur (Ath Madrid)56.9%30.3%+26.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.549.8%50.8%-1.1 pt
Under 2.550.2%49.2%+1.1 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
20.5% (FTR = H)
Brier 1X2
1.0063 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.5843 (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