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2025-03-02 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Augsburg)
39.8%
Match nul
28.5%
Extérieur (Freiburg)
31.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.6%
L2M (No)
40.4%
Over 2.5
54.5%
Under 2.5
45.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
55.6%
DNB Extérieur
44.4%
Double Chance 1X
68.3%
Double Chance 12
71.5%
Double Chance X2
60.2%

Top 5 scores prédits

1 - 1
13.5%
2 - 1
8.9%
1 - 2
7.8%
0 - 0
7.5%
1 - 0
6.9%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.3%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Augsburg)39.8%38.0%+1.7 pt
Match nul28.5%30.8%-2.3 pt
Extérieur (Freiburg)31.7%31.1%+0.6 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.554.5%41.4%+13.2 pt
Under 2.545.5%58.6%-13.2 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
28.5% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7696 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2546 (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