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2025-05-17 · 20:00:00 · Ligue 1 (F1) · France
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Strasbourg)
42.0%
Match nul
30.2%
Extérieur (Le Havre)
27.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.9%
L2M (No)
53.1%
Over 2.5
40.1%
Under 2.5
59.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
60.2%
DNB Extérieur
39.8%
Double Chance 1X
72.2%
Double Chance 12
69.8%
Double Chance X2
58.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.1%
1 - 0
12.0%
0 - 0
11.2%
0 - 1
9.1%
2 - 1
8.4%

Score réel 2-3 : 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 : 5.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Strasbourg)42.0%62.6%-20.6 pt
Match nul30.2%19.6%+10.6 pt
Extérieur (Le Havre)27.8%17.8%+10.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.540.1%67.2%-27.1 pt
Under 2.559.9%32.8%+27.1 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
27.8% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7885 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2794 (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