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2025-10-05 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
22
FTR : D · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Monaco)
42.0%
Match nul
26.5%
Extérieur (Nice)
31.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.9%
L2M (No)
42.1%
Over 2.5
54.0%
Under 2.5
46.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.2%
DNB Extérieur
42.8%
Double Chance 1X
68.5%
Double Chance 12
73.5%
Double Chance X2
58.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.5%
2 - 1
9.0%
1 - 0
8.2%
1 - 2
7.6%
2 - 0
6.9%

Score réel 2-2 : 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 : 5.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Monaco)42.0%48.9%-6.9 pt
Match nul26.5%25.2%+1.2 pt
Extérieur (Nice)31.5%25.9%+5.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.0%61.5%-7.5 pt
Under 2.546.0%38.5%+7.5 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
26.5% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8168 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3295 (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