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2025-02-01 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Union Berlin)
19.5%
Match nul
28.0%
Extérieur (RB Leipzig)
52.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.3%
L2M (No)
48.7%
Over 2.5
48.3%
Under 2.5
51.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
27.1%
DNB Extérieur
72.9%
Double Chance 1X
47.5%
Double Chance 12
72.0%
Double Chance X2
80.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.4%
0 - 1
10.5%
0 - 2
10.2%
1 - 2
9.6%
0 - 0
9.2%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Union Berlin)19.5%31.3%-11.8 pt
Match nul28.0%27.9%+0.2 pt
Extérieur (RB Leipzig)52.5%40.8%+11.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.548.3%54.2%-5.9 pt
Under 2.551.7%45.8%+5.9 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
28.0% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8314 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2719 (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