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2025-10-19 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nantes)
21.1%
Match nul
28.3%
Extérieur (Lille)
50.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.9%
L2M (No)
55.1%
Over 2.5
40.7%
Under 2.5
59.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
29.5%
DNB Extérieur
70.5%
Double Chance 1X
49.4%
Double Chance 12
71.7%
Double Chance X2
78.8%

Top 5 scores prédits

0 - 1
13.6%
1 - 1
13.2%
0 - 0
10.7%
0 - 2
10.5%
1 - 2
9.0%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Nantes)21.1%17.7%+3.4 pt
Match nul28.3%24.2%+4.1 pt
Extérieur (Lille)50.5%58.1%-7.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.540.7%51.9%-11.2 pt
Under 2.559.3%48.1%+11.2 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
50.5% (FTR = A)
Brier 1X2
0.3695 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6824 (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