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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%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lorient) | 21.0% | 28.8% | -7.8 pt |
| Match nul | 25.4% | 27.3% | -1.9 pt |
| Extérieur (Lille) | 53.6% | 43.8% | +9.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 50.6% | 50.8% | -0.1 pt |
| Under 2.5 | 49.4% | 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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011