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2026-04-04 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (M'gladbach)
52.1%
Match nul
24.8%
Extérieur (Heidenheim)
23.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.9%
L2M (No)
38.1%
Over 2.5
61.2%
Under 2.5
38.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
69.3%
DNB Extérieur
30.7%
Double Chance 1X
76.9%
Double Chance 12
75.2%
Double Chance X2
47.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.4%
2 - 1
9.7%
2 - 0
7.9%
1 - 0
6.9%
1 - 2
6.2%

Score réel 2-2 : 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 (M'gladbach)52.1%59.1%-7.0 pt
Match nul24.8%22.3%+2.5 pt
Extérieur (Heidenheim)23.1%18.6%+4.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.561.2%59.6%+1.6 pt
Under 2.538.8%40.4%-1.6 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
24.8% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8914 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3959 (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