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2025-12-06 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
12
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nantes)
24.4%
Match nul
29.9%
Extérieur (Lens)
45.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.1%
L2M (No)
55.9%
Over 2.5
38.0%
Under 2.5
62.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
34.9%
DNB Extérieur
65.1%
Double Chance 1X
54.4%
Double Chance 12
70.1%
Double Chance X2
75.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.8%
0 - 1
13.6%
0 - 0
11.8%
0 - 2
9.5%
1 - 0
8.9%

Score réel 1-2 : 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 : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Nantes)24.4%19.4%+5.1 pt
Match nul29.9%24.4%+5.5 pt
Extérieur (Lens)45.6%56.2%-10.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.538.0%54.1%-16.1 pt
Under 2.562.0%45.9%+16.1 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
45.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4449 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7846 (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
Nantes 1-2 Lens · Ligue 1 · FootValue