← Retour à l’accueil
2025-11-08 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 5-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Leverkusen)
73.7%
Match nul
17.4%
Extérieur (Heidenheim)
8.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.2%
L2M (No)
47.8%
Over 2.5
64.9%
Under 2.5
35.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.2%
DNB Extérieur
10.8%
Double Chance 1X
91.1%
Double Chance 12
82.6%
Double Chance X2
26.3%

Top 5 scores prédits

2 - 0
11.3%
3 - 0
9.5%
2 - 1
9.2%
1 - 1
8.2%
1 - 0
8.0%

Score réel 6-0 : 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 : 5.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Leverkusen)73.7%68.1%+5.6 pt
Match nul17.4%19.1%-1.7 pt
Extérieur (Heidenheim)8.9%12.9%-3.9 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.564.9%62.5%+2.4 pt
Under 2.535.1%37.5%-2.4 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
73.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1074 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3053 (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