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2024-11-30 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Union Berlin)
14.6%
Match nul
26.1%
Extérieur (Leverkusen)
59.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
47.5%
L2M (No)
52.5%
Over 2.5
47.9%
Under 2.5
52.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
19.8%
DNB Extérieur
80.2%
Double Chance 1X
40.7%
Double Chance 12
73.9%
Double Chance X2
85.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.4%
0 - 2
12.0%
0 - 1
11.8%
1 - 2
9.6%
0 - 0
9.2%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Union Berlin)14.6%20.7%-6.1 pt
Match nul26.1%27.5%-1.3 pt
Extérieur (Leverkusen)59.3%51.8%+7.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.547.9%44.8%+3.1 pt
Under 2.552.1%55.2%-3.1 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
59.3% (FTR = A)
Brier 1X2
0.2556 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5232 (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