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2025-05-10 · 20:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
20
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Monaco)
52.3%
Match nul
22.1%
Extérieur (Lyon)
25.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.9%
L2M (No)
31.1%
Over 2.5
70.2%
Under 2.5
29.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
67.1%
DNB Extérieur
32.9%
Double Chance 1X
74.4%
Double Chance 12
77.9%
Double Chance X2
47.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.1%
2 - 1
9.1%
2 - 2
6.7%
3 - 1
6.5%
1 - 2
6.3%

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 (Monaco)52.3%52.4%-0.1 pt
Match nul22.1%22.4%-0.3 pt
Extérieur (Lyon)25.6%25.2%+0.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.570.2%69.0%+1.2 pt
Under 2.529.8%31.0%-1.2 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
52.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3424 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6487 (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
Monaco 2-0 Lyon · Ligue 1 · FootValue