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2025-10-05 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Strasbourg)
58.7%
Match nul
24.8%
Extérieur (Angers)
16.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.9%
L2M (No)
53.1%
Over 2.5
47.3%
Under 2.5
52.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
78.1%
DNB Extérieur
21.9%
Double Chance 1X
83.5%
Double Chance 12
75.3%
Double Chance X2
41.3%

Top 5 scores prédits

1 - 0
12.7%
2 - 0
11.7%
1 - 1
11.7%
2 - 1
9.6%
0 - 0
8.4%

Score réel 5-0 : 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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Strasbourg)58.7%54.7%+4.0 pt
Match nul24.8%25.9%-1.1 pt
Extérieur (Angers)16.5%19.4%-2.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.547.3%46.8%+0.5 pt
Under 2.552.7%53.2%-0.5 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
58.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2588 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5320 (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