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2025-12-14 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
20
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lens)
34.4%
Match nul
30.5%
Extérieur (Nice)
35.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.7%
L2M (No)
53.3%
Over 2.5
39.3%
Under 2.5
60.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
49.5%
DNB Extérieur
50.5%
Double Chance 1X
64.9%
Double Chance 12
69.5%
Double Chance X2
65.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.2%
0 - 0
11.3%
0 - 1
11.0%
1 - 0
10.8%
1 - 2
7.6%

Score réel 2-0 : 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 : 5.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lens)34.4%62.1%-27.7 pt
Match nul30.5%20.9%+9.6 pt
Extérieur (Nice)35.1%17.0%+18.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.539.3%62.8%-23.5 pt
Under 2.560.7%37.3%+23.5 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
34.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6466 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0671 (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