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2025-10-25 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Brest)
17.1%
Match nul
19.6%
Extérieur (Paris SG)
63.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.9%
L2M (No)
36.1%
Over 2.5
69.5%
Under 2.5
30.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
21.3%
DNB Extérieur
78.7%
Double Chance 1X
36.7%
Double Chance 12
80.4%
Double Chance X2
82.9%

Top 5 scores prédits

1 - 2
9.5%
1 - 1
8.5%
0 - 2
7.9%
1 - 3
7.5%
0 - 3
6.3%

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

1X2 — marge bookmaker : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Brest)17.1%11.5%+5.6 pt
Match nul19.6%17.2%+2.4 pt
Extérieur (Paris SG)63.3%71.3%-8.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.569.5%65.5%+3.9 pt
Under 2.530.5%34.5%-3.9 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
63.3% (FTR = A)
Brier 1X2
0.2023 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4573 (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