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2026-02-08 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Paris SG)
61.5%
Match nul
19.6%
Extérieur (Marseille)
18.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
67.2%
L2M (No)
32.8%
Over 2.5
72.2%
Under 2.5
27.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
76.5%
DNB Extérieur
23.5%
Double Chance 1X
81.1%
Double Chance 12
80.4%
Double Chance X2
38.5%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.2%
1 - 1
8.1%
3 - 1
7.4%
2 - 0
7.0%
2 - 2
6.0%

Score réel 5-0 : 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 : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Paris SG)61.5%65.3%-3.8 pt
Match nul19.6%19.1%+0.5 pt
Extérieur (Marseille)18.9%15.5%+3.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.572.2%66.9%+5.3 pt
Under 2.527.8%33.1%-5.3 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
61.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2220 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4856 (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