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2025-01-26 · 19:45:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Nice)
36.6%
Match nul
31.5%
Extérieur (Marseille)
31.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
44.7%
L2M (No)
55.3%
Over 2.5
36.8%
Under 2.5
63.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
53.4%
DNB Extérieur
46.6%
Double Chance 1X
68.1%
Double Chance 12
68.5%
Double Chance X2
63.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.5%
0 - 0
12.6%
1 - 0
11.9%
0 - 1
10.8%
2 - 1
7.6%

Score réel 2-0 : 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 (Nice)36.6%35.7%+0.9 pt
Match nul31.5%28.2%+3.3 pt
Extérieur (Marseille)31.9%36.1%-4.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.536.8%52.0%-15.2 pt
Under 2.563.2%48.0%+15.2 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
36.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.6037 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.0062 (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