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2026-04-25 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Wolfsburg)
43.1%
Match nul
25.5%
Extérieur (M'gladbach)
31.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.9%
L2M (No)
34.1%
Over 2.5
63.6%
Under 2.5
36.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.8%
DNB Extérieur
42.2%
Double Chance 1X
68.5%
Double Chance 12
74.5%
Double Chance X2
56.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.3%
2 - 1
8.9%
1 - 2
7.5%
2 - 2
6.7%
2 - 0
5.9%

Score réel 0-0 : 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 : 6.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Wolfsburg)43.1%44.1%-1.0 pt
Match nul25.5%25.6%-0.2 pt
Extérieur (M'gladbach)31.4%30.3%+1.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.563.6%59.1%+4.6 pt
Under 2.536.4%40.9%-4.6 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
25.5% (FTR = D)
Brier 1X2
0.8400 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.3677 (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