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

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (RB Leipzig)
62.6%
Match nul
22.6%
Extérieur (Heidenheim)
14.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.6%
L2M (No)
45.4%
Over 2.5
58.3%
Under 2.5
41.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
80.9%
DNB Extérieur
19.1%
Double Chance 1X
85.2%
Double Chance 12
77.4%
Double Chance X2
37.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.7%
2 - 0
10.6%
2 - 1
9.9%
1 - 0
8.9%
3 - 0
7.3%

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

1X2 — marge bookmaker : 5.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (RB Leipzig)62.6%64.4%-1.7 pt
Match nul22.6%19.4%+3.2 pt
Extérieur (Heidenheim)14.8%16.3%-1.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.558.3%66.5%-8.2 pt
Under 2.541.7%33.5%+8.2 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
62.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2126 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4681 (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