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2026-04-22 · 20:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Barcelona)
76.4%
Match nul
13.0%
Extérieur (Celta)
10.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.0%
L2M (No)
38.0%
Over 2.5
77.1%
Under 2.5
22.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
87.9%
DNB Extérieur
12.1%
Double Chance 1X
89.5%
Double Chance 12
87.0%
Double Chance X2
23.6%

Top 5 scores prédits

2 - 1
8.2%
3 - 1
8.2%
2 - 0
7.7%
3 - 0
7.7%
4 - 1
6.2%

Score réel 1-0 : 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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Barcelona)76.4%77.1%-0.7 pt
Match nul13.0%13.7%-0.6 pt
Extérieur (Celta)10.5%9.2%+1.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.577.1%72.2%+4.9 pt
Under 2.522.9%27.8%-4.9 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
76.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0836 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2688 (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