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2025-11-21 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Mainz)
53.3%
Match nul
24.3%
Extérieur (Hoffenheim)
22.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.3%
L2M (No)
37.7%
Over 2.5
62.2%
Under 2.5
37.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
70.5%
DNB Extérieur
29.5%
Double Chance 1X
77.6%
Double Chance 12
75.7%
Double Chance X2
46.7%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.1%
2 - 1
9.7%
2 - 0
7.9%
1 - 0
6.7%
3 - 1
6.4%

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

1X2 — marge bookmaker : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Mainz)53.3%37.9%+15.5 pt
Match nul24.3%26.8%-2.5 pt
Extérieur (Hoffenheim)22.4%35.3%-13.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.562.2%57.0%+5.1 pt
Under 2.537.8%43.0%-5.1 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
24.3% (FTR = D)
Brier 1X2
0.9073 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4143 (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