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2025-10-26 · 14:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
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%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lille) | 65.2% | 76.8% | -11.6 pt |
| Match nul | 22.4% | 14.9% | +7.5 pt |
| Extérieur (Metz) | 12.4% | 8.3% | +4.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 48.6% | 65.0% | -16.4 pt |
| Under 2.5 | 51.4% | 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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011