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2025-08-31 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lyon)
39.4%
Match nul
23.5%
Extérieur (Marseille)
37.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
69.0%
L2M (No)
31.0%
Over 2.5
68.0%
Under 2.5
32.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
51.5%
DNB Extérieur
48.5%
Double Chance 1X
62.9%
Double Chance 12
76.5%
Double Chance X2
60.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.8%
2 - 1
8.2%
1 - 2
8.0%
2 - 2
7.1%
3 - 1
4.9%

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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lyon)39.4%33.3%+6.0 pt
Match nul23.5%27.0%-3.5 pt
Extérieur (Marseille)37.1%39.6%-2.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.568.0%55.9%+12.1 pt
Under 2.532.0%44.1%-12.1 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
39.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5607 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9322 (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
Lyon 1-0 Marseille · Ligue 1 · FootValue