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2025-05-04 · 18:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Mainz)
40.5%
Match nul
29.6%
Extérieur (Ein Frankfurt)
29.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.9%
L2M (No)
44.1%
Over 2.5
50.0%
Under 2.5
50.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.6%
DNB Extérieur
42.4%
Double Chance 1X
70.2%
Double Chance 12
70.4%
Double Chance X2
59.5%

Top 5 scores prédits

1 - 1
14.2%
2 - 1
8.9%
0 - 0
8.8%
1 - 0
8.1%
1 - 2
7.5%

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

1X2 — marge bookmaker : 4.8%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Mainz)40.5%40.4%+0.1 pt
Match nul29.6%26.3%+3.3 pt
Extérieur (Ein Frankfurt)29.8%33.2%-3.4 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.550.0%59.4%-9.4 pt
Under 2.550.0%40.6%+9.4 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
29.6% (FTR = D)
Brier 1X2
0.7485 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
1.2164 (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