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2025-10-26 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Angers)
34.5%
Match nul
28.6%
Extérieur (Lorient)
37.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.2%
L2M (No)
47.8%
Over 2.5
46.2%
Under 2.5
53.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
48.2%
DNB Extérieur
51.8%
Double Chance 1X
63.0%
Double Chance 12
71.4%
Double Chance X2
65.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.6%
0 - 1
9.5%
1 - 0
9.0%
0 - 0
8.9%
1 - 2
8.2%

Score réel 2-0 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Angers)34.5%34.8%-0.3 pt
Match nul28.6%31.1%-2.5 pt
Extérieur (Lorient)37.0%34.1%+2.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.546.2%39.8%+6.4 pt
Under 2.553.8%60.2%-6.4 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
34.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6479 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0654 (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
Angers 2-0 Lorient · Ligue 1 · FootValue