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2026-03-20 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 4-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (RB Leipzig)
60.8%
Match nul
21.2%
Extérieur (Hoffenheim)
18.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.1%
L2M (No)
34.9%
Over 2.5
69.2%
Under 2.5
30.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
77.1%
DNB Extérieur
22.9%
Double Chance 1X
81.9%
Double Chance 12
78.8%
Double Chance X2
39.2%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.5%
1 - 1
9.2%
2 - 0
7.7%
3 - 1
7.4%
3 - 0
6.0%

Score réel 5-0 : 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 : 6.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (RB Leipzig)60.8%49.3%+11.5 pt
Match nul21.2%23.5%-2.4 pt
Extérieur (Hoffenheim)18.1%27.2%-9.1 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.569.2%67.4%+1.8 pt
Under 2.530.8%32.6%-1.8 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
60.8% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2312 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4979 (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 5-0 Hoffenheim · Bundesliga · FootValue