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2026-02-28 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (M'gladbach)
47.9%
Match nul
27.2%
Extérieur (Union Berlin)
24.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.9%
L2M (No)
43.1%
Over 2.5
53.4%
Under 2.5
46.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
65.8%
DNB Extérieur
34.2%
Double Chance 1X
75.1%
Double Chance 12
72.8%
Double Chance X2
52.1%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.0%
2 - 1
9.6%
1 - 0
8.5%
2 - 0
8.3%
0 - 0
7.5%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 6.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (M'gladbach)47.9%40.0%+7.8 pt
Match nul27.2%28.8%-1.6 pt
Extérieur (Union Berlin)24.9%31.1%-6.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.553.4%46.4%+7.0 pt
Under 2.546.6%53.6%-7.0 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
47.9% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4079 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7367 (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