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2025-10-29 · 18:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Metz)
21.1%
Match nul
28.0%
Extérieur (Lens)
50.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
45.5%
L2M (No)
54.5%
Over 2.5
41.6%
Under 2.5
58.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
29.2%
DNB Extérieur
70.8%
Double Chance 1X
49.1%
Double Chance 12
72.0%
Double Chance X2
79.0%
Top 5 scores prédits
0 - 1
13.4%
1 - 1
13.1%
0 - 2
10.5%
0 - 0
10.4%
1 - 2
9.1%
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 : 5.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Metz) | 21.1% | 15.0% | +6.0 pt |
| Match nul | 28.0% | 20.3% | +7.7 pt |
| Extérieur (Lens) | 50.9% | 64.7% | -13.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 41.6% | 60.5% | -18.9 pt |
| Under 2.5 | 58.4% | 39.5% | +18.9 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
- 21.1% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.9612 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.5583 (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