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2024-12-01 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Heidenheim)
42.4%
Match nul
28.2%
Extérieur (Ein Frankfurt)
29.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.6%
L2M (No)
40.4%
Over 2.5
54.9%
Under 2.5
45.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
59.0%
DNB Extérieur
41.0%
Double Chance 1X
70.6%
Double Chance 12
71.8%
Double Chance X2
57.6%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.3%
2 - 1
9.1%
1 - 2
7.5%
0 - 0
7.4%
1 - 0
7.1%

Score réel 0-4 : 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 : 4.9%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Heidenheim)42.4%24.7%+17.7 pt
Match nul28.2%26.1%+2.1 pt
Extérieur (Ein Frankfurt)29.4%49.2%-19.7 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.9%55.3%-0.4 pt
Under 2.545.1%44.7%+0.4 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
29.4% (FTR = A)
Brier 1X2
0.7572 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2235 (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
Heidenheim 0-4 Ein Frankfurt · Bundesliga · FootValue