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2026-04-10 · 20:05:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Marseille)
70.1%
Match nul
18.4%
Extérieur (Metz)
11.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.3%
L2M (No)
46.7%
Over 2.5
62.9%
Under 2.5
37.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
85.9%
DNB Extérieur
14.1%
Double Chance 1X
88.5%
Double Chance 12
81.7%
Double Chance X2
29.9%

Top 5 scores prédits

2 - 0
11.0%
2 - 1
9.6%
1 - 0
8.7%
3 - 0
8.7%
1 - 1
8.6%

Score réel 3-1 : 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 : 6.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Marseille)70.1%76.2%-6.1 pt
Match nul18.4%14.5%+3.9 pt
Extérieur (Metz)11.5%9.4%+2.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.562.9%72.2%-9.3 pt
Under 2.537.1%27.8%+9.3 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
70.1% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1363 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3550 (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