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2026-04-12 · 16:30:00 · Premier League (E0) · England
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Chelsea)
28.7%
Match nul
24.7%
Extérieur (Man City)
46.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.2%
L2M (No)
43.8%
Over 2.5
53.6%
Under 2.5
46.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
38.1%
DNB Extérieur
61.9%
Double Chance 1X
53.3%
Double Chance 12
75.3%
Double Chance X2
71.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.6%
0 - 1
9.6%
1 - 2
9.3%
0 - 2
7.7%
1 - 0
7.2%

Score réel 0-3 : 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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Chelsea)28.7%27.1%+1.6 pt
Match nul24.7%24.3%+0.4 pt
Extérieur (Man City)46.7%48.6%-2.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.553.6%63.0%-9.4 pt
Under 2.546.4%37.0%+9.4 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
46.7% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4275 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7621 (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