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2025-02-16 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Le Havre)
24.6%
Match nul
33.8%
Extérieur (Nice)
41.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
36.7%
L2M (No)
63.3%
Over 2.5
28.5%
Under 2.5
71.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
37.2%
DNB Extérieur
62.8%
Double Chance 1X
58.4%
Double Chance 12
66.2%
Double Chance X2
75.4%

Top 5 scores prédits

0 - 0
16.6%
0 - 1
15.9%
1 - 1
14.1%
1 - 0
11.0%
0 - 2
9.2%

Score réel 1-3 : 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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Le Havre)24.6%17.4%+7.2 pt
Match nul33.8%23.4%+10.4 pt
Extérieur (Nice)41.6%59.2%-17.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.528.5%54.1%-25.6 pt
Under 2.571.5%45.9%+25.6 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
41.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.5161 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8776 (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