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2025-01-15 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Stuttgart)
37.5%
Match nul
27.3%
Extérieur (RB Leipzig)
35.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.7%
L2M (No)
36.3%
Over 2.5
59.8%
Under 2.5
40.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
51.5%
DNB Extérieur
48.5%
Double Chance 1X
64.8%
Double Chance 12
72.7%
Double Chance X2
62.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.5%
2 - 1
8.5%
1 - 2
8.3%
2 - 2
6.5%
0 - 0
6.2%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 5.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Stuttgart)37.5%47.9%-10.4 pt
Match nul27.3%25.1%+2.2 pt
Extérieur (RB Leipzig)35.2%27.1%+8.2 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.559.8%64.9%-5.1 pt
Under 2.540.2%35.1%+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
37.5% (FTR = H)
Brier 1X2
0.5895 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.9814 (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