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2025-02-07 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Bayern Munich)
76.6%
Match nul
14.6%
Extérieur (Werder Bremen)
8.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.2%
L2M (No)
36.8%
Over 2.5
78.1%
Under 2.5
21.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.6%
DNB Extérieur
10.4%
Double Chance 1X
91.2%
Double Chance 12
85.4%
Double Chance X2
23.4%

Top 5 scores prédits

3 - 1
8.2%
2 - 1
8.0%
3 - 0
7.8%
2 - 0
7.6%
4 - 1
6.3%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Bayern Munich)76.6%87.2%-10.7 pt
Match nul14.6%8.0%+6.6 pt
Extérieur (Werder Bremen)8.8%4.7%+4.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.578.1%78.5%-0.3 pt
Under 2.521.9%21.5%+0.3 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
76.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.0840 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.2670 (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