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2026-03-06 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Bayern Munich)
79.1%
Match nul
12.8%
Extérieur (M'gladbach)
8.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.8%
L2M (No)
35.2%
Over 2.5
81.7%
Under 2.5
18.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
90.7%
DNB Extérieur
9.3%
Double Chance 1X
91.9%
Double Chance 12
87.2%
Double Chance X2
20.9%

Top 5 scores prédits

3 - 1
8.1%
3 - 0
7.4%
2 - 1
7.3%
4 - 1
6.7%
2 - 0
6.6%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Bayern Munich)79.1%77.8%+1.3 pt
Match nul12.8%13.3%-0.5 pt
Extérieur (M'gladbach)8.1%8.9%-0.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.581.7%73.4%+8.3 pt
Under 2.518.3%26.6%-8.3 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
79.1% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0664 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2340 (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)
0.002500
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle