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2026-03-14 · 20:00:00 · La Liga (SP1) · Spain
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Real Madrid)
83.1%
Match nul
11.4%
Extérieur (Elche)
5.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
40.7%
L2M (No)
59.3%
Over 2.5
64.8%
Under 2.5
35.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
93.7%
DNB Extérieur
6.3%
Double Chance 1X
94.5%
Double Chance 12
88.6%
Double Chance X2
16.9%

Top 5 scores prédits

2 - 0
13.6%
3 - 0
12.5%
1 - 0
10.1%
4 - 0
8.6%
2 - 1
7.8%

Score réel 4-1 : 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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Real Madrid)83.1%74.1%+9.0 pt
Match nul11.4%15.9%-4.5 pt
Extérieur (Elche)5.6%10.1%-4.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.564.8%65.9%-1.1 pt
Under 2.535.2%34.1%+1.1 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
83.1% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0447 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.1855 (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