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2024-11-30 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
42.8%
Match nul
22.7%
Extérieur (Bayern Munich)
34.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
76.3%
L2M (No)
23.8%
Over 2.5
76.8%
Under 2.5
23.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
55.4%
DNB Extérieur
44.6%
Double Chance 1X
65.5%
Double Chance 12
77.3%
Double Chance X2
57.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
8.3%
2 - 1
7.6%
2 - 2
7.3%
1 - 2
6.8%
3 - 1
5.4%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 42.8% | 21.2% | +21.6 pt |
| Match nul | 22.7% | 23.5% | -0.8 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 34.5% | 55.3% | -20.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 76.8% | 61.4% | +15.4 pt |
| Under 2.5 | 23.2% | 38.6% | -15.4 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
- 22.7% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.8991 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4815 (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
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011