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2026-04-26 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Dortmund)
61.2%
Match nul
21.3%
Extérieur (Freiburg)
17.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.9%
L2M (No)
36.1%
Over 2.5
68.0%
Under 2.5
31.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
77.7%
DNB Extérieur
22.3%
Double Chance 1X
82.5%
Double Chance 12
78.7%
Double Chance X2
38.8%

Top 5 scores prédits

2 - 1
9.6%
1 - 1
9.3%
2 - 0
8.0%
3 - 1
7.4%
3 - 0
6.2%

Score réel 4-0 : 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 (Dortmund)61.2%66.6%-5.4 pt
Match nul21.3%19.2%+2.0 pt
Extérieur (Freiburg)17.5%14.2%+3.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.568.0%62.5%+5.5 pt
Under 2.531.9%37.5%-5.5 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
61.2% (FTR = H)
Brier 1X2
0.2265 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.4910 (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