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2025-02-15 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Union Berlin)
40.5%
Match nul
28.9%
Extérieur (M'gladbach)
30.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.1%
L2M (No)
41.9%
Over 2.5
52.8%
Under 2.5
47.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.0%
DNB Extérieur
43.0%
Double Chance 1X
69.4%
Double Chance 12
71.1%
Double Chance X2
59.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.8%
2 - 1
8.9%
0 - 0
8.0%
1 - 2
7.6%
1 - 0
7.4%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Union Berlin)40.5%44.6%-4.1 pt
Match nul28.9%27.0%+1.9 pt
Extérieur (M'gladbach)30.6%28.3%+2.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.552.8%54.7%-1.9 pt
Under 2.547.2%45.3%+1.9 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
30.6% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7296 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1848 (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