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2024-11-10 · 14:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
22
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nice)
33.9%
Match nul
32.9%
Extérieur (Lille)
33.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
41.5%
L2M (No)
58.5%
Over 2.5
32.9%
Under 2.5
67.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
50.5%
DNB Extérieur
49.5%
Double Chance 1X
66.8%
Double Chance 12
67.2%
Double Chance X2
66.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.6%
0 - 0
14.4%
1 - 0
12.4%
0 - 1
12.2%
2 - 1
6.9%

Score réel 2-2 : 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 : 4.6%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Nice)33.9%40.7%-6.8 pt
Match nul32.9%29.3%+3.5 pt
Extérieur (Lille)33.2%30.0%+3.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.532.9%46.8%-13.9 pt
Under 2.567.1%53.2%+13.9 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
32.9% (FTR = D)
Brier 1X2
0.6765 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1132 (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