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2025-10-26 · 14:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
61
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lille)
65.2%
Match nul
22.4%
Extérieur (Metz)
12.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
43.9%
L2M (No)
56.1%
Over 2.5
48.6%
Under 2.5
51.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
84.0%
DNB Extérieur
16.0%
Double Chance 1X
87.6%
Double Chance 12
77.6%
Double Chance X2
34.8%

Top 5 scores prédits

2 - 0
13.3%
1 - 0
13.3%
1 - 1
10.5%
2 - 1
9.4%
3 - 0
8.5%

Score réel 6-1 : 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 : 5.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lille)65.2%76.8%-11.6 pt
Match nul22.4%14.9%+7.5 pt
Extérieur (Metz)12.4%8.3%+4.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.548.6%65.0%-16.4 pt
Under 2.551.4%35.0%+16.4 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
65.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1868 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4280 (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