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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%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Paris SG) | 69.3% | 68.0% | +1.3 pt |
| Match nul | 17.9% | 18.6% | -0.7 pt |
| Extérieur (Strasbourg) | 12.8% | 13.3% | -0.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 68.1% | 65.5% | +2.7 pt |
| Under 2.5 | 31.9% | 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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011