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2026-05-02 · 18:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Metz)
17.0%
Match nul
22.2%
Extérieur (Monaco)
60.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.2%
L2M (No)
44.8%
Over 2.5
58.1%
Under 2.5
41.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
21.8%
DNB Extérieur
78.2%
Double Chance 1X
39.2%
Double Chance 12
77.8%
Double Chance X2
83.0%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.5%
0 - 2
10.1%
1 - 2
10.0%
0 - 1
9.3%
0 - 3
6.8%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Metz) | 17.0% | 13.1% | +3.8 pt |
| Match nul | 22.2% | 16.6% | +5.6 pt |
| Extérieur (Monaco) | 60.8% | 70.3% | -9.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 58.1% | 73.7% | -15.6 pt |
| Under 2.5 | 41.9% | 26.3% | +15.6 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
- 60.8% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2314 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4969 (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