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2025-11-09 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Strasbourg)
31.7%
Match nul
28.8%
Extérieur (Lille)
39.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.1%
L2M (No)
48.9%
Over 2.5
45.0%
Under 2.5
55.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
44.5%
DNB Extérieur
55.5%
Double Chance 1X
60.5%
Double Chance 12
71.2%
Double Chance X2
68.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.7%
0 - 1
10.2%
0 - 0
9.3%
1 - 0
8.9%
1 - 2
8.5%

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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Strasbourg)31.7%35.3%-3.6 pt
Match nul28.8%26.6%+2.1 pt
Extérieur (Lille)39.5%38.0%+1.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.0%58.1%-13.1 pt
Under 2.555.0%41.9%+13.1 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
31.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.7057 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1492 (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