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2024-09-15 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nantes)
29.6%
Match nul
31.4%
Extérieur (Reims)
39.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.6%
L2M (No)
55.4%
Over 2.5
36.9%
Under 2.5
63.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
43.1%
DNB Extérieur
56.9%
Double Chance 1X
60.9%
Double Chance 12
68.6%
Double Chance X2
70.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.4%
0 - 0
12.5%
0 - 1
12.4%
1 - 0
10.2%
0 - 2
7.9%

Score réel 1-2 : 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 (Nantes)29.6%39.6%-10.0 pt
Match nul31.4%29.5%+1.9 pt
Extérieur (Reims)39.1%31.0%+8.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.536.9%45.1%-8.2 pt
Under 2.563.1%54.9%+8.2 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
39.1% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5568 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9396 (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