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2025-04-26 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Strasbourg)
54.3%
Match nul
24.8%
Extérieur (St Etienne)
20.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.1%
L2M (No)
44.9%
Over 2.5
54.4%
Under 2.5
45.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
72.2%
DNB Extérieur
27.8%
Double Chance 1X
79.1%
Double Chance 12
75.2%
Double Chance X2
45.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.8%
2 - 1
9.8%
1 - 0
9.5%
2 - 0
9.4%
0 - 0
6.6%

Score réel 3-1 : 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 : 5.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Strasbourg)54.3%62.0%-7.7 pt
Match nul24.8%20.7%+4.1 pt
Extérieur (St Etienne)20.9%17.3%+3.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.4%64.0%-9.6 pt
Under 2.545.6%36.0%+9.6 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
54.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3136 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6101 (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