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2025-01-17 · 20:05:00 · Ligue 1 (F1) · France
21
FTR : H · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Lille)
40.9%
Match nul
32.3%
Extérieur (Nice)
26.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
41.3%
L2M (No)
58.8%
Over 2.5
33.4%
Under 2.5
66.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
60.3%
DNB Extérieur
39.7%
Double Chance 1X
73.1%
Double Chance 12
67.7%
Double Chance X2
59.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.4%
0 - 0
14.1%
1 - 0
14.0%
0 - 1
10.4%
2 - 0
8.7%

Score réel 2-1 : 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 : 5.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Lille)40.9%48.1%-7.2 pt
Match nul32.3%27.8%+4.4 pt
Extérieur (Nice)26.9%24.1%+2.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.533.4%48.8%-15.5 pt
Under 2.566.6%51.2%+15.5 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
40.9% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5257 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8945 (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
Lille 2-1 Nice · Ligue 1 · FootValue