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2025-12-07 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Auxerre)
52.1%
Match nul
26.1%
Extérieur (Metz)
21.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.6%
L2M (No)
48.4%
Over 2.5
49.3%
Under 2.5
50.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
70.4%
DNB Extérieur
29.6%
Double Chance 1X
78.1%
Double Chance 12
74.0%
Double Chance X2
47.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.4%
1 - 0
11.0%
2 - 0
9.7%
2 - 1
9.6%
0 - 0
7.9%

Score réel 3-1 : 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 : 5.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Auxerre)52.1%47.3%+4.8 pt
Match nul26.1%27.4%-1.3 pt
Extérieur (Metz)21.9%25.3%-3.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.549.3%48.4%+0.8 pt
Under 2.550.8%51.6%-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
52.1% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3453 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6524 (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
Auxerre 3-1 Metz · Ligue 1 · FootValue