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2025-04-05 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (RB Leipzig)
70.7%
Match nul
17.4%
Extérieur (Hoffenheim)
11.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.5%
L2M (No)
35.5%
Over 2.5
74.8%
Under 2.5
25.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
85.6%
DNB Extérieur
14.4%
Double Chance 1X
88.1%
Double Chance 12
82.6%
Double Chance X2
29.3%

Top 5 scores prédits

2 - 1
8.8%
3 - 1
8.1%
2 - 0
7.7%
1 - 1
7.3%
3 - 0
7.2%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.7%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (RB Leipzig)70.7%57.2%+13.5 pt
Match nul17.4%22.5%-5.1 pt
Extérieur (Hoffenheim)11.9%20.2%-8.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.574.8%64.2%+10.6 pt
Under 2.525.2%35.8%-10.6 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
70.7% (FTR = H)
Brier 1X2
0.1305 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.3471 (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