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2025-12-13 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Rennes)
49.2%
Match nul
24.3%
Extérieur (Brest)
26.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.5%
L2M (No)
38.5%
Over 2.5
60.2%
Under 2.5
39.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
65.0%
DNB Extérieur
35.0%
Double Chance 1X
73.5%
Double Chance 12
75.7%
Double Chance X2
50.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.2%
2 - 1
9.5%
1 - 0
7.4%
2 - 0
7.4%
1 - 2
6.8%

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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Rennes)49.2%51.2%-2.0 pt
Match nul24.3%25.4%-1.0 pt
Extérieur (Brest)26.5%23.5%+3.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.560.2%54.4%+5.8 pt
Under 2.539.8%45.6%-5.8 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
49.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3879 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7101 (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