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2025-08-31 · 18:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (FC Koln)
28.3%
Match nul
29.5%
Extérieur (Freiburg)
42.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.0%
L2M (No)
47.0%
Over 2.5
46.9%
Under 2.5
53.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
40.2%
DNB Extérieur
59.8%
Double Chance 1X
57.9%
Double Chance 12
70.4%
Double Chance X2
71.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.1%
0 - 1
9.5%
0 - 0
9.4%
1 - 2
8.9%
0 - 2
7.9%

Score réel 4-1 : 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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (FC Koln)28.3%37.1%-8.8 pt
Match nul29.5%28.4%+1.2 pt
Extérieur (Freiburg)42.1%34.5%+7.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.546.9%50.4%-3.5 pt
Under 2.553.1%49.6%+3.5 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
28.3% (FTR = H)
Brier 1X2
0.7779 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2605 (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