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2025-11-09 · 18:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Ein Frankfurt)
45.0%
Match nul
27.3%
Extérieur (Mainz)
27.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.9%
L2M (No)
41.1%
Over 2.5
55.1%
Under 2.5
44.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.8%
DNB Extérieur
38.2%
Double Chance 1X
72.2%
Double Chance 12
72.7%
Double Chance X2
55.0%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.9%
2 - 1
9.3%
1 - 0
7.7%
2 - 0
7.5%
1 - 2
7.1%

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

1X2 — marge bookmaker : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Ein Frankfurt)45.0%51.3%-6.3 pt
Match nul27.3%24.2%+3.1 pt
Extérieur (Mainz)27.8%24.6%+3.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.555.1%61.0%-6.0 pt
Under 2.544.9%39.0%+6.0 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
45.0% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4543 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7992 (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