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2025-12-20 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (RB Leipzig)
30.4%
Match nul
26.4%
Extérieur (Leverkusen)
43.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.8%
L2M (No)
37.2%
Over 2.5
59.6%
Under 2.5
40.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
41.3%
DNB Extérieur
58.7%
Double Chance 1X
56.8%
Double Chance 12
73.6%
Double Chance X2
69.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.2%
1 - 2
9.1%
2 - 1
7.5%
0 - 2
6.5%
2 - 2
6.4%

Score réel 1-3 : 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 : 6.2%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (RB Leipzig)30.4%45.9%-15.5 pt
Match nul26.4%24.6%+1.8 pt
Extérieur (Leverkusen)43.2%29.5%+13.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.559.6%64.6%-5.0 pt
Under 2.540.4%35.4%+5.0 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
43.2% (FTR = A)
Brier 1X2
0.4851 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.8398 (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
RB Leipzig 1-3 Leverkusen · Bundesliga · FootValue