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2025-11-08 · 20:05:00 · Ligue 1 (F1) · France
14
FTR : A · mi-temps : 1-3 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Monaco)
46.7%
Match nul
26.8%
Extérieur (Lens)
26.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.3%
L2M (No)
45.7%
Over 2.5
50.5%
Under 2.5
49.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
63.7%
DNB Extérieur
36.3%
Double Chance 1X
73.4%
Double Chance 12
73.3%
Double Chance X2
53.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.8%
1 - 0
9.8%
2 - 1
9.3%
2 - 0
8.3%
0 - 0
7.6%

Score réel 1-4 : 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%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Monaco)46.7%47.7%-1.0 pt
Match nul26.8%24.8%+2.0 pt
Extérieur (Lens)26.6%27.5%-0.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.5%62.3%-11.8 pt
Under 2.549.5%37.7%+11.8 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
26.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8282 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3246 (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