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2026-04-19 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Paris SG)
66.3%
Match nul
17.9%
Extérieur (Lyon)
15.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
67.0%
L2M (No)
33.0%
Over 2.5
74.6%
Under 2.5
25.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
80.7%
DNB Extérieur
19.3%
Double Chance 1X
84.1%
Double Chance 12
82.1%
Double Chance X2
33.8%

Top 5 scores prédits

2 - 1
8.9%
3 - 1
7.8%
1 - 1
7.2%
2 - 0
7.0%
3 - 0
6.2%

Score réel 1-2 : 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 : 6.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Paris SG)66.3%71.7%-5.5 pt
Match nul17.9%17.0%+0.9 pt
Extérieur (Lyon)15.9%11.3%+4.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.574.6%65.1%+9.5 pt
Under 2.525.4%34.9%-9.5 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
15.9% (FTR = A)
Brier 1X2
1.1789 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.8414 (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