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2026-01-24 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Rennes)
60.6%
Match nul
21.5%
Extérieur (Lorient)
17.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.0%
L2M (No)
41.0%
Over 2.5
62.3%
Under 2.5
37.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
77.2%
DNB Extérieur
22.8%
Double Chance 1X
82.1%
Double Chance 12
78.5%
Double Chance X2
39.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.9%
2 - 1
9.9%
2 - 0
9.1%
1 - 0
7.9%
3 - 1
7.0%

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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Rennes)60.6%53.4%+7.2 pt
Match nul21.5%25.4%-3.9 pt
Extérieur (Lorient)17.9%21.2%-3.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.562.3%52.1%+10.2 pt
Under 2.537.7%47.9%-10.2 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
17.9% (FTR = A)
Brier 1X2
1.0867 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.7193 (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