← Retour à l’accueil
2024-11-30 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Freiburg)
47.1%
Match nul
25.8%
Extérieur (M'gladbach)
27.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.6%
L2M (No)
35.4%
Over 2.5
62.6%
Under 2.5
37.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
63.5%
DNB Extérieur
36.5%
Double Chance 1X
72.9%
Double Chance 12
74.2%
Double Chance X2
52.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
11.7%
2 - 1
9.3%
1 - 2
7.0%
2 - 0
6.8%
2 - 2
6.4%

Score réel 3-1 : 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 : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Freiburg)47.1%47.5%-0.3 pt
Match nul25.8%25.8%-0.0 pt
Extérieur (M'gladbach)27.1%26.7%+0.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.562.6%57.5%+5.1 pt
Under 2.537.4%42.5%-5.1 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
47.1% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4197 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7527 (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