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2025-01-10 · 18:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : D · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nantes)
18.5%
Match nul
23.7%
Extérieur (Monaco)
57.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.6%
L2M (No)
45.4%
Over 2.5
55.5%
Under 2.5
44.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
24.3%
DNB Extérieur
75.7%
Double Chance 1X
42.3%
Double Chance 12
76.3%
Double Chance X2
81.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.3%
0 - 2
10.0%
1 - 2
9.9%
0 - 1
9.6%
0 - 3
6.3%

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 : 4.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Nantes)18.5%24.6%-6.1 pt
Match nul23.7%28.6%-4.9 pt
Extérieur (Monaco)57.8%46.7%+11.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.5%46.0%+9.6 pt
Under 2.544.5%54.0%-9.6 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
23.7% (FTR = D)
Brier 1X2
0.9497 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4389 (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