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2025-11-02 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
00
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Brest)
34.1%
Match nul
24.2%
Extérieur (Lyon)
41.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
66.1%
L2M (No)
33.9%
Over 2.5
64.5%
Under 2.5
35.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
45.0%
DNB Extérieur
55.0%
Double Chance 1X
58.3%
Double Chance 12
75.8%
Double Chance X2
65.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.6%
1 - 2
8.7%
2 - 1
7.8%
2 - 2
6.8%
0 - 1
5.7%

Score réel 0-0 : 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 (Brest)34.1%28.0%+6.2 pt
Match nul24.2%28.4%-4.2 pt
Extérieur (Lyon)41.7%43.6%-2.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.564.5%47.6%+16.9 pt
Under 2.535.5%52.4%-16.9 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
24.2% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8649 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4192 (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