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2025-11-21 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nice)
42.0%
Match nul
26.2%
Extérieur (Marseille)
31.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.8%
L2M (No)
41.2%
Over 2.5
55.0%
Under 2.5
45.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
56.9%
DNB Extérieur
43.1%
Double Chance 1X
68.2%
Double Chance 12
73.8%
Double Chance X2
58.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.3%
2 - 1
9.0%
1 - 0
7.9%
1 - 2
7.7%
2 - 0
6.8%

Score réel 1-5 : 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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Nice)42.0%25.8%+16.2 pt
Match nul26.2%26.0%+0.2 pt
Extérieur (Marseille)31.8%48.2%-16.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.0%56.1%-1.0 pt
Under 2.545.0%43.9%+1.0 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
31.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7102 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1460 (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