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2025-04-05 · 16:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Paris SG)
86.5%
Match nul
9.6%
Extérieur (Angers)
3.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.4%
L2M (No)
52.6%
Over 2.5
76.0%
Under 2.5
24.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
95.7%
DNB Extérieur
4.3%
Double Chance 1X
96.1%
Double Chance 12
90.4%
Double Chance X2
13.5%

Top 5 scores prédits

3 - 0
11.3%
2 - 0
10.2%
4 - 0
9.4%
3 - 1
7.6%
2 - 1
6.9%

Score réel 1-0 : 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 (Paris SG)86.5%84.4%+2.1 pt
Match nul9.6%10.4%-0.8 pt
Extérieur (Angers)3.9%5.2%-1.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.576.0%76.3%-0.2 pt
Under 2.524.0%23.7%+0.2 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
86.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0290 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.1451 (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