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2025-05-10 · 20:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Montpellier)
16.7%
Match nul
19.8%
Extérieur (Paris SG)
63.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.2%
L2M (No)
36.8%
Over 2.5
68.7%
Under 2.5
31.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
20.9%
DNB Extérieur
79.1%
Double Chance 1X
36.6%
Double Chance 12
80.2%
Double Chance X2
83.3%
Top 5 scores prédits
1 - 2
9.5%
1 - 1
8.7%
0 - 2
8.1%
1 - 3
7.5%
0 - 3
6.5%
Score réel 1-4 : 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%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Montpellier) | 16.7% | 14.5% | +2.3 pt |
| Match nul | 19.8% | 17.1% | +2.7 pt |
| Extérieur (Paris SG) | 63.4% | 68.4% | -5.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 68.7% | 72.7% | -4.0 pt |
| Under 2.5 | 31.3% | 27.3% | +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
- 63.4% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2010 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4551 (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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011