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2025-12-05 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Mainz)
48.1%
Match nul
25.8%
Extérieur (M'gladbach)
26.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.6%
L2M (No)
38.4%
Over 2.5
59.4%
Under 2.5
40.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
64.9%
DNB Extérieur
35.1%
Double Chance 1X
74.0%
Double Chance 12
74.2%
Double Chance X2
51.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.0%
2 - 1
9.5%
2 - 0
7.4%
1 - 0
6.9%
1 - 2
6.8%

Score réel 0-1 : 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 : 6.4%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Mainz)48.1%35.2%+12.9 pt
Match nul25.8%27.8%-2.0 pt
Extérieur (M'gladbach)26.0%37.0%-11.0 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.559.4%55.1%+4.3 pt
Under 2.540.6%44.9%-4.3 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
26.0% (FTR = A)
Brier 1X2
0.8456 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3459 (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
Mainz 0-1 M'gladbach · Bundesliga · FootValue