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2025-11-09 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Metz)
17.6%
Match nul
25.3%
Extérieur (Nice)
57.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.5%
L2M (No)
52.5%
Over 2.5
47.1%
Under 2.5
52.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
23.5%
DNB Extérieur
76.5%
Double Chance 1X
42.8%
Double Chance 12
74.8%
Double Chance X2
82.4%
Top 5 scores prédits
0 - 1
12.5%
1 - 1
12.0%
0 - 2
11.4%
1 - 2
9.6%
0 - 0
8.5%
Score réel 2-1 : 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) | 17.6% | 31.5% | -13.9 pt |
| Match nul | 25.3% | 26.4% | -1.1 pt |
| Extérieur (Nice) | 57.2% | 42.2% | +15.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 47.1% | 56.4% | -9.3 pt |
| Under 2.5 | 52.9% | 43.6% | +9.3 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
- 17.6% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 1.0702 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.7390 (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