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2024-08-30 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lyon)
51.4%
Match nul
24.1%
Extérieur (Strasbourg)
24.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.4%
L2M (No)
38.6%
Over 2.5
60.7%
Under 2.5
39.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
67.7%
DNB Extérieur
32.3%
Double Chance 1X
75.5%
Double Chance 12
75.9%
Double Chance X2
48.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.1%
2 - 1
9.7%
2 - 0
7.7%
1 - 0
7.3%
1 - 2
6.4%

Score réel 4-3 : 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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lyon)51.4%47.0%+4.4 pt
Match nul24.1%26.3%-2.2 pt
Extérieur (Strasbourg)24.5%26.7%-2.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.560.7%55.3%+5.4 pt
Under 2.539.3%44.7%-5.4 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
51.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3542 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6653 (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