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2026-05-10 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Barcelona)
49.2%
Match nul
21.0%
Extérieur (Real Madrid)
29.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
66.4%
L2M (No)
33.6%
Over 2.5
67.4%
Under 2.5
32.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
62.3%
DNB Extérieur
37.7%
Double Chance 1X
70.2%
Double Chance 12
79.0%
Double Chance X2
50.8%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.1%
1 - 1
8.8%
1 - 2
6.9%
2 - 2
6.8%
1 - 0
6.5%

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 : 6.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Barcelona)49.2%57.2%-8.0 pt
Match nul21.0%20.4%+0.6 pt
Extérieur (Real Madrid)29.8%22.4%+7.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.567.4%70.5%-3.1 pt
Under 2.532.6%29.5%+3.1 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
49.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3908 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7091 (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