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2026-01-04 · 14:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Marseille)
64.4%
Match nul
21.1%
Extérieur (Nantes)
14.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.9%
L2M (No)
47.1%
Over 2.5
57.9%
Under 2.5
42.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
81.7%
DNB Extérieur
18.3%
Double Chance 1X
85.5%
Double Chance 12
78.9%
Double Chance X2
35.6%

Top 5 scores prédits

2 - 0
10.9%
1 - 1
10.0%
2 - 1
9.9%
1 - 0
9.7%
3 - 0
7.7%

Score réel 0-2 : 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 (Marseille)64.4%75.5%-11.1 pt
Match nul21.1%15.3%+5.8 pt
Extérieur (Nantes)14.5%9.2%+5.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.557.9%65.0%-7.0 pt
Under 2.542.1%35.0%+7.0 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
14.5% (FTR = A)
Brier 1X2
1.1912 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.9331 (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