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2025-04-06 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Union Berlin)
38.8%
Match nul
32.0%
Extérieur (Wolfsburg)
29.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.3%
L2M (No)
50.7%
Over 2.5
41.4%
Under 2.5
58.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.1%
DNB Extérieur
42.9%
Double Chance 1X
70.8%
Double Chance 12
68.0%
Double Chance X2
61.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
15.2%
0 - 0
11.7%
1 - 0
10.2%
2 - 1
8.3%
0 - 1
8.3%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Union Berlin)38.8%41.6%-2.8 pt
Match nul32.0%28.5%+3.6 pt
Extérieur (Wolfsburg)29.2%29.9%-0.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.541.4%48.4%-7.0 pt
Under 2.558.6%51.6%+7.0 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
38.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5624 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9470 (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