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2026-01-17 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (FC Koln)
23.2%
Match nul
29.4%
Extérieur (Mainz)
47.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.6%
L2M (No)
50.4%
Over 2.5
44.4%
Under 2.5
55.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
32.8%
DNB Extérieur
67.2%
Double Chance 1X
52.6%
Double Chance 12
70.6%
Double Chance X2
76.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.0%
0 - 1
11.2%
0 - 0
10.2%
0 - 2
9.4%
1 - 2
9.2%

Score réel 2-1 : 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 (FC Koln)23.2%45.2%-22.0 pt
Match nul29.4%27.1%+2.3 pt
Extérieur (Mainz)47.4%27.7%+19.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.544.4%52.4%-8.0 pt
Under 2.555.6%47.6%+8.0 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
23.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.9017 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4623 (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