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2025-10-29 · 18:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Lorient)
10.4%
Match nul
15.5%
Extérieur (Paris SG)
74.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.9%
L2M (No)
40.1%
Over 2.5
73.0%
Under 2.5
27.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
12.4%
DNB Extérieur
87.6%
Double Chance 1X
25.9%
Double Chance 12
84.5%
Double Chance X2
89.5%
Top 5 scores prédits
1 - 2
8.8%
0 - 2
8.8%
1 - 3
8.2%
0 - 3
8.2%
1 - 1
6.7%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Lorient) | 10.4% | 9.5% | +1.0 pt |
| Match nul | 15.5% | 15.5% | -0.1 pt |
| Extérieur (Paris SG) | 74.1% | 75.0% | -0.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 73.0% | 65.9% | +7.2 pt |
| Under 2.5 | 27.0% | 34.1% | -7.2 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
- 15.5% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.2744 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.8669 (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