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2025-01-11 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (M'gladbach)
20.3%
Match nul
19.6%
Extérieur (Bayern Munich)
60.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
74.8%
L2M (No)
25.2%
Over 2.5
79.6%
Under 2.5
20.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
25.3%
DNB Extérieur
74.7%
Double Chance 1X
39.9%
Double Chance 12
80.4%
Double Chance X2
79.7%
Top 5 scores prédits
1 - 2
8.1%
1 - 3
7.2%
1 - 1
7.0%
2 - 2
6.3%
2 - 3
5.6%
Score réel 0-1 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (M'gladbach) | 20.3% | 11.8% | +8.5 pt |
| Match nul | 19.6% | 16.9% | +2.7 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 60.1% | 71.3% | -11.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 79.6% | 68.8% | +10.8 pt |
| Under 2.5 | 20.4% | 31.2% | -10.8 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
- 60.1% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2390 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5093 (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