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2025-08-24 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Mainz)
56.6%
Match nul
26.6%
Extérieur (FC Koln)
16.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.0%
L2M (No)
52.0%
Over 2.5
46.9%
Under 2.5
53.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
77.2%
DNB Extérieur
22.8%
Double Chance 1X
83.2%
Double Chance 12
73.4%
Double Chance X2
43.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.6%
1 - 0
11.9%
2 - 0
11.4%
2 - 1
9.6%
0 - 0
9.2%

Score réel 0-1 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.

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

1X2 — marge bookmaker : 6.1%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Mainz)56.6%48.3%+8.3 pt
Match nul26.6%26.2%+0.4 pt
Extérieur (FC Koln)16.8%25.5%-8.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.546.9%52.5%-5.6 pt
Under 2.553.1%47.5%+5.6 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
16.8% (FTR = A)
Brier 1X2
1.0846 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.7868 (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
Mainz 0-1 FC Koln · Bundesliga · FootValue