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2024-12-01 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Mainz)
44.6%
Match nul
26.1%
Extérieur (Hoffenheim)
29.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.1%
L2M (No)
34.9%
Over 2.5
62.6%
Under 2.5
37.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
60.4%
DNB Extérieur
39.6%
Double Chance 1X
70.8%
Double Chance 12
73.9%
Double Chance X2
55.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.8%
2 - 1
9.2%
1 - 2
7.3%
2 - 2
6.6%
2 - 0
6.4%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Mainz)44.6%46.7%-2.1 pt
Match nul26.1%26.8%-0.7 pt
Extérieur (Hoffenheim)29.2%26.5%+2.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.562.6%55.0%+7.6 pt
Under 2.537.4%45.0%-7.6 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
44.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4600 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8063 (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