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2025-10-17 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : D · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Paris SG)
69.3%
Match nul
17.9%
Extérieur (Strasbourg)
12.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.9%
L2M (No)
41.1%
Over 2.5
68.1%
Under 2.5
31.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
84.4%
DNB Extérieur
15.6%
Double Chance 1X
87.2%
Double Chance 12
82.1%
Double Chance X2
30.7%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.4%
2 - 0
9.3%
1 - 1
8.1%
3 - 1
7.9%
3 - 0
7.8%

Score réel 3-3 : 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 (Paris SG)69.3%68.0%+1.3 pt
Match nul17.9%18.6%-0.7 pt
Extérieur (Strasbourg)12.8%13.3%-0.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.568.1%65.5%+2.7 pt
Under 2.531.9%34.5%-2.7 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
17.9% (FTR = D)
Brier 1X2
1.1715 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.7215 (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