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2025-03-29 · 18:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (St Etienne)
8.3%
Match nul
14.4%
Extérieur (Paris SG)
77.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.6%
L2M (No)
44.4%
Over 2.5
72.0%
Under 2.5
28.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
9.6%
DNB Extérieur
90.4%
Double Chance 1X
22.6%
Double Chance 12
85.6%
Double Chance X2
91.8%

Top 5 scores prédits

0 - 2
9.7%
0 - 3
9.3%
1 - 2
8.6%
1 - 3
8.2%
0 - 4
6.6%

Score réel 1-6 : 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 (St Etienne)8.3%8.9%-0.7 pt
Match nul14.4%13.8%+0.6 pt
Extérieur (Paris SG)77.3%77.3%+0.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.572.0%76.0%-4.0 pt
Under 2.528.0%24.0%+4.0 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
77.3% (FTR = A)
Brier 1X2
0.0788 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2568 (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