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2026-05-02 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Hoffenheim)
26.7%
Match nul
22.6%
Extérieur (Stuttgart)
50.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
71.3%
L2M (No)
28.7%
Over 2.5
72.4%
Under 2.5
27.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
34.5%
DNB Extérieur
65.5%
Double Chance 1X
49.3%
Double Chance 12
77.4%
Double Chance X2
73.3%

Top 5 scores prédits

1 - 1
9.1%
1 - 2
8.8%
2 - 2
6.9%
1 - 3
6.4%
2 - 1
6.3%

Score réel 3-3 : 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 (Hoffenheim)26.7%43.3%-16.6 pt
Match nul22.6%23.5%-0.9 pt
Extérieur (Stuttgart)50.7%33.2%+17.5 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.572.4%69.4%+3.0 pt
Under 2.527.6%30.6%-3.0 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
22.6% (FTR = D)
Brier 1X2
0.9274 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.4872 (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