← Retour à l’accueil
2025-12-06 · 20:05:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Paris SG)
67.0%
Match nul
18.3%
Extérieur (Rennes)
14.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.8%
L2M (No)
37.2%
Over 2.5
70.6%
Under 2.5
29.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
82.0%
DNB Extérieur
18.0%
Double Chance 1X
85.3%
Double Chance 12
81.7%
Double Chance X2
32.9%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.3%
2 - 0
8.3%
1 - 1
7.9%
3 - 1
7.8%
3 - 0
6.9%

Score réel 5-0 : 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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Paris SG)67.0%74.2%-7.1 pt
Match nul18.3%15.2%+3.0 pt
Extérieur (Rennes)14.7%10.6%+4.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.570.6%71.5%-0.8 pt
Under 2.529.4%28.5%+0.8 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
67.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1635 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3997 (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