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2026-05-02 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Leverkusen)
53.5%
Match nul
24.5%
Extérieur (RB Leipzig)
22.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.5%
L2M (No)
38.5%
Over 2.5
61.3%
Under 2.5
38.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
70.8%
DNB Extérieur
29.2%
Double Chance 1X
77.9%
Double Chance 12
75.5%
Double Chance X2
46.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.3%
2 - 1
9.8%
2 - 0
8.1%
1 - 0
7.0%
3 - 1
6.4%

Score réel 4-1 : 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 : 7.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Leverkusen)53.5%44.7%+8.7 pt
Match nul24.5%23.4%+1.1 pt
Extérieur (RB Leipzig)22.1%31.9%-9.8 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.561.3%69.6%-8.3 pt
Under 2.538.7%30.4%+8.3 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
53.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.3250 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.6260 (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