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2024-08-31 · 18:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Montpellier)
51.2%
Match nul
26.4%
Extérieur (Nantes)
22.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.6%
L2M (No)
47.4%
Over 2.5
50.0%
Under 2.5
50.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
69.6%
DNB Extérieur
30.4%
Double Chance 1X
77.6%
Double Chance 12
73.6%
Double Chance X2
48.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.6%
1 - 0
10.5%
2 - 1
9.6%
2 - 0
9.4%
0 - 0
7.8%

Score réel 1-3 : 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 : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Montpellier)51.2%42.3%+8.9 pt
Match nul26.4%27.3%-0.9 pt
Extérieur (Nantes)22.4%30.4%-8.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.0%52.0%-2.0 pt
Under 2.550.0%48.0%+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
22.4% (FTR = A)
Brier 1X2
0.9343 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4961 (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