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2025-10-19 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : D · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lorient)
31.5%
Match nul
25.3%
Extérieur (Brest)
43.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.7%
L2M (No)
38.3%
Over 2.5
59.0%
Under 2.5
41.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
42.1%
DNB Extérieur
57.9%
Double Chance 1X
56.7%
Double Chance 12
74.7%
Double Chance X2
68.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.6%
1 - 2
9.1%
2 - 1
7.6%
0 - 1
7.1%
0 - 2
6.5%

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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lorient)31.5%34.8%-3.3 pt
Match nul25.3%29.2%-3.9 pt
Extérieur (Brest)43.3%36.1%+7.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.559.0%48.3%+10.7 pt
Under 2.541.0%51.7%-10.7 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
25.3% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8446 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3756 (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