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2026-04-23 · 18:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Levante)
42.4%
Match nul
22.3%
Extérieur (Sevilla)
35.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.5%
L2M (No)
36.5%
Over 2.5
62.5%
Under 2.5
37.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
54.5%
DNB Extérieur
45.5%
Double Chance 1X
64.7%
Double Chance 12
77.7%
Double Chance X2
57.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.9%
2 - 1
8.7%
1 - 2
7.9%
1 - 0
7.2%
2 - 2
6.7%

Score réel 2-0 : 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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Levante)42.4%39.0%+3.4 pt
Match nul22.3%29.6%-7.3 pt
Extérieur (Sevilla)35.3%31.4%+3.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.562.5%43.9%+18.6 pt
Under 2.537.5%56.1%-18.6 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
42.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5069 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8592 (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
Levante 2-0 Sevilla · La Liga · FootValue