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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 (Leverkusen)
63.6%
Match nul
25.7%
Extérieur (St Pauli)
10.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
36.6%
L2M (No)
63.4%
Over 2.5
39.3%
Under 2.5
60.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
85.6%
DNB Extérieur
14.4%
Double Chance 1X
89.3%
Double Chance 12
74.3%
Double Chance X2
36.4%

Top 5 scores prédits

1 - 0
16.4%
2 - 0
14.9%
0 - 0
11.7%
1 - 1
11.3%
2 - 1
8.5%

Score réel 4-0 : 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 (Leverkusen)63.6%62.4%+1.2 pt
Match nul25.7%22.3%+3.4 pt
Extérieur (St Pauli)10.7%15.3%-4.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.539.3%51.6%-12.3 pt
Under 2.560.7%48.4%+12.3 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
63.6% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2104 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4532 (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
Leverkusen 4-0 St Pauli · Bundesliga · FootValue