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2024-08-17 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-3 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Brest)
34.4%
Match nul
28.4%
Extérieur (Marseille)
37.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.9%
L2M (No)
46.1%
Over 2.5
48.1%
Under 2.5
51.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
48.1%
DNB Extérieur
51.9%
Double Chance 1X
62.8%
Double Chance 12
71.6%
Double Chance X2
65.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.6%
0 - 1
8.9%
0 - 0
8.4%
1 - 0
8.4%
1 - 2
8.3%

Score réel 1-5 : 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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Brest)34.4%30.3%+4.1 pt
Match nul28.4%28.8%-0.4 pt
Extérieur (Marseille)37.2%40.9%-3.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.548.1%47.6%+0.5 pt
Under 2.551.8%52.4%-0.5 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
37.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5940 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9897 (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