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2025-05-04 · 14:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nantes)
47.1%
Match nul
28.9%
Extérieur (Angers)
24.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.5%
L2M (No)
52.5%
Over 2.5
42.3%
Under 2.5
57.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
66.2%
DNB Extérieur
33.8%
Double Chance 1X
76.0%
Double Chance 12
71.1%
Double Chance X2
52.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.6%
1 - 0
12.3%
0 - 0
10.3%
2 - 0
9.5%
2 - 1
9.0%

Score réel 0-1 : 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 : 5.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Nantes)47.1%48.5%-1.4 pt
Match nul28.9%28.7%+0.2 pt
Extérieur (Angers)24.0%22.8%+1.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.542.3%44.3%-2.0 pt
Under 2.557.7%55.7%+2.0 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
24.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8822 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4259 (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