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2026-03-15 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 2-3 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Metz)
26.3%
Match nul
28.4%
Extérieur (Toulouse)
45.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.5%
L2M (No)
50.6%
Over 2.5
44.2%
Under 2.5
55.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
36.7%
DNB Extérieur
63.3%
Double Chance 1X
54.7%
Double Chance 12
71.6%
Double Chance X2
73.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.5%
0 - 1
11.5%
0 - 0
9.5%
1 - 2
9.0%
0 - 2
8.8%
Score réel 3-4 : 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%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Metz) | 26.3% | 24.0% | +2.3 pt |
| Match nul | 28.4% | 28.0% | +0.4 pt |
| Extérieur (Toulouse) | 45.3% | 48.0% | -2.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 44.2% | 43.8% | +0.4 pt |
| Under 2.5 | 55.8% | 56.2% | -0.4 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
- 45.3% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4488 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7914 (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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011