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2026-04-11 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (RB Leipzig)
55.4%
Match nul
23.1%
Extérieur (M'gladbach)
21.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.8%
L2M (No)
35.2%
Over 2.5
66.2%
Under 2.5
33.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
72.0%
DNB Extérieur
28.0%
Double Chance 1X
78.5%
Double Chance 12
77.0%
Double Chance X2
44.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
10.2%
2 - 1
9.6%
2 - 0
7.5%
3 - 1
6.8%
2 - 2
6.2%

Score réel 1-0 : 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 : 6.5%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (RB Leipzig)55.4%64.3%-8.9 pt
Match nul23.1%19.9%+3.2 pt
Extérieur (M'gladbach)21.6%15.8%+5.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.566.2%64.0%+2.2 pt
Under 2.533.8%36.0%-2.2 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
55.4% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2985 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.5906 (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 1-0 M'gladbach · Bundesliga · FootValue