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2025-01-12 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Toulouse)
42.3%
Match nul
27.8%
Extérieur (Strasbourg)
29.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.3%
L2M (No)
45.7%
Over 2.5
49.2%
Under 2.5
50.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
58.6%
DNB Extérieur
41.4%
Double Chance 1X
70.1%
Double Chance 12
72.2%
Double Chance X2
57.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.3%
1 - 0
9.4%
2 - 1
8.9%
0 - 0
8.1%
2 - 0
7.5%

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 : 5.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Toulouse)42.3%48.5%-6.2 pt
Match nul27.8%27.2%+0.7 pt
Extérieur (Strasbourg)29.9%24.3%+5.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.549.2%50.3%-1.0 pt
Under 2.550.8%49.7%+1.0 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
29.9% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7484 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2087 (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