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2025-04-06 · 16:15:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Montpellier)
45.0%
Match nul
28.4%
Extérieur (Le Havre)
26.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.9%
L2M (No)
49.1%
Over 2.5
45.8%
Under 2.5
54.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
62.9%
DNB Extérieur
37.1%
Double Chance 1X
73.4%
Double Chance 12
71.6%
Double Chance X2
55.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.5%
1 - 0
10.8%
0 - 0
9.2%
2 - 1
9.0%
2 - 0
8.6%

Score réel 0-2 : 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 : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Montpellier)45.0%37.9%+7.2 pt
Match nul28.4%28.3%+0.1 pt
Extérieur (Le Havre)26.6%33.8%-7.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.545.8%50.8%-5.0 pt
Under 2.554.2%49.2%+5.0 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
26.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8218 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3239 (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