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2026-01-31 · 18:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lorient)
40.2%
Match nul
28.0%
Extérieur (Nantes)
31.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.4%
L2M (No)
46.6%
Over 2.5
48.0%
Under 2.5
52.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
55.9%
DNB Extérieur
44.1%
Double Chance 1X
68.2%
Double Chance 12
72.0%
Double Chance X2
59.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.4%
1 - 0
9.5%
2 - 1
8.7%
0 - 0
8.3%
0 - 1
8.2%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lorient)40.2%50.6%-10.4 pt
Match nul28.0%27.3%+0.7 pt
Extérieur (Nantes)31.8%22.1%+9.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.548.0%45.7%+2.3 pt
Under 2.552.0%54.3%-2.3 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
40.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5368 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9108 (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