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2024-12-18 · 20:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Monaco)
29.1%
Match nul
22.9%
Extérieur (Paris SG)
48.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
69.1%
L2M (No)
30.9%
Over 2.5
69.3%
Under 2.5
30.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
37.7%
DNB Extérieur
62.3%
Double Chance 1X
51.9%
Double Chance 12
77.1%
Double Chance X2
70.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.5%
1 - 2
8.9%
2 - 2
6.9%
2 - 1
6.8%
1 - 3
6.0%

Score réel 2-4 : 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 : 5.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Monaco)29.1%22.4%+6.6 pt
Match nul22.9%24.1%-1.2 pt
Extérieur (Paris SG)48.0%53.5%-5.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.569.3%61.7%+7.6 pt
Under 2.530.7%38.3%-7.6 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
48.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4067 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7329 (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