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2026-05-02 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Union Berlin)
42.2%
Match nul
31.9%
Extérieur (FC Koln)
25.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
45.5%
L2M (No)
54.5%
Over 2.5
38.0%
Under 2.5
62.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.9%
DNB Extérieur
38.1%
Double Chance 1X
74.1%
Double Chance 12
68.1%
Double Chance X2
57.8%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.8%
0 - 0
12.7%
1 - 0
12.2%
2 - 0
8.8%
0 - 1
8.7%

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 : 6.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Union Berlin)42.2%35.9%+6.3 pt
Match nul31.9%27.8%+4.1 pt
Extérieur (FC Koln)25.9%36.3%-10.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.538.0%53.8%-15.9 pt
Under 2.562.0%46.2%+15.9 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
31.9% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7087 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.1423 (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