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2024-11-10 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Montpellier)
35.2%
Match nul
27.2%
Extérieur (Brest)
37.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.9%
L2M (No)
42.1%
Over 2.5
53.2%
Under 2.5
46.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
48.3%
DNB Extérieur
51.7%
Double Chance 1X
62.3%
Double Chance 12
72.8%
Double Chance X2
64.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.8%
1 - 2
8.5%
2 - 1
8.2%
0 - 1
7.7%
1 - 0
7.3%

Score réel 3-1 : 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)35.2%33.1%+2.1 pt
Match nul27.2%29.4%-2.2 pt
Extérieur (Brest)37.7%37.5%+0.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.553.2%47.3%+6.0 pt
Under 2.546.8%52.7%-6.0 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
35.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6356 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0444 (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