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2025-05-17 · 20:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nantes)
29.8%
Match nul
28.1%
Extérieur (Montpellier)
42.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.6%
L2M (No)
46.4%
Over 2.5
48.4%
Under 2.5
51.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
41.4%
DNB Extérieur
58.6%
Double Chance 1X
57.9%
Double Chance 12
71.9%
Double Chance X2
70.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.4%
0 - 1
9.6%
1 - 2
8.9%
0 - 0
8.4%
1 - 0
7.6%

Score réel 3-0 : 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 (Nantes)29.8%61.4%-31.6 pt
Match nul28.1%22.8%+5.3 pt
Extérieur (Montpellier)42.1%15.8%+26.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.548.4%52.4%-4.0 pt
Under 2.551.6%47.6%+4.0 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
29.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.7493 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2110 (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
Nantes 3-0 Montpellier · Ligue 1 · FootValue