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2026-02-14 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Ein Frankfurt)
54.6%
Match nul
22.8%
Extérieur (M'gladbach)
22.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
66.8%
L2M (No)
33.1%
Over 2.5
68.2%
Under 2.5
31.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
70.7%
DNB Extérieur
29.3%
Double Chance 1X
77.4%
Double Chance 12
77.2%
Double Chance X2
45.4%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.8%
2 - 1
9.4%
2 - 0
6.9%
3 - 1
6.8%
2 - 2
6.4%

Score réel 3-0 : 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 (Ein Frankfurt)54.6%44.4%+10.1 pt
Match nul22.8%27.1%-4.3 pt
Extérieur (M'gladbach)22.6%28.4%-5.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.568.2%55.1%+13.1 pt
Under 2.531.8%44.9%-13.1 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
54.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3097 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6059 (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
Ein Frankfurt 3-0 M'gladbach · Bundesliga · FootValue