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2024-11-08 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-3 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Marseille)
66.6%
Match nul
21.7%
Extérieur (Auxerre)
11.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
45.2%
L2M (No)
54.8%
Over 2.5
51.1%
Under 2.5
48.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
85.0%
DNB Extérieur
15.0%
Double Chance 1X
88.3%
Double Chance 12
78.4%
Double Chance X2
33.4%

Top 5 scores prédits

2 - 0
13.2%
1 - 0
12.4%
1 - 1
10.3%
2 - 1
9.5%
3 - 0
8.8%

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 (Marseille)66.6%66.0%+0.6 pt
Match nul21.7%19.5%+2.2 pt
Extérieur (Auxerre)11.8%14.5%-2.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.551.1%62.7%-11.6 pt
Under 2.548.9%37.3%+11.6 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
11.8% (FTR = A)
Brier 1X2
1.2693 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
2.1413 (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
Marseille 1-3 Auxerre · Ligue 1 · FootValue