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2025-08-30 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lorient)
21.0%
Match nul
25.4%
Extérieur (Lille)
53.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.2%
L2M (No)
47.8%
Over 2.5
50.6%
Under 2.5
49.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
28.2%
DNB Extérieur
71.8%
Double Chance 1X
46.4%
Double Chance 12
74.6%
Double Chance X2
79.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.1%
0 - 1
10.7%
0 - 2
9.8%
1 - 2
9.7%
0 - 0
7.5%

Score réel 1-7 : 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 (Lorient)21.0%28.8%-7.8 pt
Match nul25.4%27.3%-1.9 pt
Extérieur (Lille)53.6%43.8%+9.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.6%50.8%-0.1 pt
Under 2.549.4%49.2%+0.1 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
53.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.3244 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6242 (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