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2026-04-22 · 18:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Paris SG)
79.0%
Match nul
14.0%
Extérieur (Nantes)
7.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.7%
L2M (No)
50.3%
Over 2.5
68.1%
Under 2.5
31.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
91.8%
DNB Extérieur
8.2%
Double Chance 1X
93.0%
Double Chance 12
86.0%
Double Chance X2
21.0%

Top 5 scores prédits

2 - 0
11.4%
3 - 0
10.5%
2 - 1
8.5%
3 - 1
7.8%
1 - 0
7.8%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 6.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Paris SG)79.0%81.8%-2.8 pt
Match nul14.0%11.9%+2.1 pt
Extérieur (Nantes)7.0%6.3%+0.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.568.1%71.3%-3.2 pt
Under 2.531.9%28.7%+3.2 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
79.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0685 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2356 (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