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2025-12-13 · 18:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Metz)
8.8%
Match nul
15.4%
Extérieur (Paris SG)
75.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.2%
L2M (No)
46.8%
Over 2.5
68.2%
Under 2.5
31.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
10.4%
DNB Extérieur
89.6%
Double Chance 1X
24.1%
Double Chance 12
84.6%
Double Chance X2
91.2%
Top 5 scores prédits
0 - 2
10.7%
0 - 3
9.5%
1 - 2
8.9%
1 - 3
8.0%
0 - 1
7.5%
Score réel 2-3 : 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 : 6.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Metz) | 8.8% | 9.4% | -0.6 pt |
| Match nul | 15.4% | 14.8% | +0.5 pt |
| Extérieur (Paris SG) | 75.9% | 75.8% | +0.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 68.2% | 70.2% | -2.1 pt |
| Under 2.5 | 31.9% | 29.8% | +2.1 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
- 75.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.0896 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2763 (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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011