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2025-11-09 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lyon)
23.9%
Match nul
21.1%
Extérieur (Paris SG)
55.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
69.5%
L2M (No)
30.5%
Over 2.5
72.0%
Under 2.5
28.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
30.3%
DNB Extérieur
69.7%
Double Chance 1X
45.0%
Double Chance 12
79.0%
Double Chance X2
76.1%

Top 5 scores prédits

1 - 2
9.0%
1 - 1
8.5%
1 - 3
6.8%
2 - 2
6.6%
0 - 2
6.1%

Score réel 2-3 : 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 (Lyon)23.9%16.5%+7.4 pt
Match nul21.1%23.1%-2.0 pt
Extérieur (Paris SG)55.0%60.5%-5.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.572.0%54.5%+17.5 pt
Under 2.528.0%45.5%-17.5 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
55.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.3038 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5973 (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
Lyon 2-3 Paris SG · Ligue 1 · FootValue