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2025-11-23 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
32
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Brest)
56.7%
Match nul
24.0%
Extérieur (Metz)
19.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.0%
L2M (No)
46.0%
Over 2.5
54.3%
Under 2.5
45.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
74.6%
DNB Extérieur
25.4%
Double Chance 1X
80.7%
Double Chance 12
76.0%
Double Chance X2
43.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.4%
1 - 0
10.0%
2 - 0
9.9%
2 - 1
9.9%
0 - 0
6.5%

Score réel 3-2 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Brest)56.7%52.4%+4.4 pt
Match nul24.0%25.3%-1.3 pt
Extérieur (Metz)19.3%22.4%-3.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.3%53.5%+0.9 pt
Under 2.545.7%46.5%-0.9 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
56.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2818 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5667 (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