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2026-01-03 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
13
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Monaco)
48.9%
Match nul
22.9%
Extérieur (Lyon)
28.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
67.6%
L2M (No)
32.4%
Over 2.5
67.7%
Under 2.5
32.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
63.4%
DNB Extérieur
36.6%
Double Chance 1X
71.8%
Double Chance 12
77.1%
Double Chance X2
51.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.7%
2 - 1
9.1%
1 - 2
6.8%
2 - 2
6.8%
2 - 0
6.1%

Score réel 1-3 : 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 : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Monaco)48.9%45.5%+3.4 pt
Match nul22.9%25.8%-3.0 pt
Extérieur (Lyon)28.2%28.6%-0.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.567.7%57.8%+9.9 pt
Under 2.532.3%42.2%-9.9 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
28.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8062 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2644 (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