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2025-08-22 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Paris SG)
83.4%
Match nul
11.6%
Extérieur (Angers)
5.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.0%
L2M (No)
54.0%
Over 2.5
70.4%
Under 2.5
29.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
94.4%
DNB Extérieur
5.6%
Double Chance 1X
95.0%
Double Chance 12
88.4%
Double Chance X2
16.6%

Top 5 scores prédits

2 - 0
11.7%
3 - 0
11.6%
4 - 0
8.7%
2 - 1
7.7%
3 - 1
7.6%

Score réel 1-0 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Paris SG)83.4%88.9%-5.5 pt
Match nul11.6%7.9%+3.7 pt
Extérieur (Angers)5.0%3.2%+1.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.570.4%75.4%-5.0 pt
Under 2.529.6%24.6%+5.0 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
83.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0434 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.1812 (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)
0.001900
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle