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2025-08-30 · 20:05:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-4 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Toulouse)
17.7%
Match nul
21.6%
Extérieur (Paris SG)
60.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.2%
L2M (No)
41.8%
Over 2.5
61.5%
Under 2.5
38.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
22.5%
DNB Extérieur
77.5%
Double Chance 1X
39.3%
Double Chance 12
78.4%
Double Chance X2
82.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.0%
1 - 2
9.9%
0 - 2
9.3%
0 - 1
8.2%
1 - 3
7.0%

Score réel 3-6 : 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 : 5.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Toulouse)17.7%11.1%+6.6 pt
Match nul21.6%17.3%+4.4 pt
Extérieur (Paris SG)60.7%71.7%-11.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.561.5%61.5%-0.1 pt
Under 2.538.5%38.5%+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
60.7% (FTR = A)
Brier 1X2
0.2326 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4994 (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