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2026-05-09 · 17:30:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Ath Madrid)
67.6%
Match nul
17.8%
Extérieur (Celta)
14.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.8%
L2M (No)
46.2%
Over 2.5
61.6%
Under 2.5
38.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
82.3%
DNB Extérieur
17.7%
Double Chance 1X
85.5%
Double Chance 12
82.2%
Double Chance X2
32.4%

Top 5 scores prédits

2 - 0
10.5%
2 - 1
9.8%
1 - 0
9.7%
1 - 1
8.3%
3 - 0
7.9%

Score réel 0-1 : 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 (Ath Madrid)67.6%51.0%+16.6 pt
Match nul17.8%25.4%-7.5 pt
Extérieur (Celta)14.5%23.6%-9.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.561.6%57.2%+4.4 pt
Under 2.538.4%42.8%-4.4 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
14.5% (FTR = A)
Brier 1X2
1.2194 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.9283 (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