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2026-03-22 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nantes)
28.3%
Match nul
28.5%
Extérieur (Strasbourg)
43.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.5%
L2M (No)
49.5%
Over 2.5
45.0%
Under 2.5
55.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
39.6%
DNB Extérieur
60.4%
Double Chance 1X
56.8%
Double Chance 12
71.5%
Double Chance X2
71.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.5%
0 - 1
10.9%
0 - 0
9.3%
1 - 2
8.8%
1 - 0
8.2%

Score réel 2-3 : 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 (Nantes)28.3%27.4%+0.9 pt
Match nul28.5%27.5%+1.0 pt
Extérieur (Strasbourg)43.2%45.2%-1.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.0%49.7%-4.7 pt
Under 2.555.0%50.3%+4.7 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
43.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4836 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8389 (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