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

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Monaco)
42.2%
Match nul
27.0%
Extérieur (Lille)
30.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.1%
L2M (No)
43.9%
Over 2.5
51.7%
Under 2.5
48.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.8%
DNB Extérieur
42.2%
Double Chance 1X
69.2%
Double Chance 12
73.0%
Double Chance X2
57.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.8%
2 - 1
9.0%
1 - 0
8.8%
1 - 2
7.5%
0 - 0
7.2%

Score réel 0-1 : 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 : 6.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Monaco)42.2%37.0%+5.2 pt
Match nul27.0%26.1%+0.9 pt
Extérieur (Lille)30.9%37.0%-6.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.551.7%57.8%-6.1 pt
Under 2.548.3%42.2%+6.1 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
30.9% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7288 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1760 (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