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2025-01-15 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
77.4%
Match nul
12.9%
Extérieur (Hoffenheim)
9.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
72.4%
L2M (No)
27.6%
Over 2.5
86.5%
Under 2.5
13.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
88.9%
DNB Extérieur
11.1%
Double Chance 1X
90.3%
Double Chance 12
87.1%
Double Chance X2
22.5%
Top 5 scores prédits
3 - 1
7.5%
4 - 1
6.7%
2 - 1
6.4%
3 - 0
5.6%
3 - 2
5.1%
Score réel 5-0 : 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 : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 77.4% | 86.2% | -8.8 pt |
| Match nul | 12.9% | 9.1% | +3.7 pt |
| Extérieur (Hoffenheim) | 9.7% | 4.6% | +5.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 86.5% | 76.0% | +10.6 pt |
| Under 2.5 | 13.5% | 24.0% | -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
- 77.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0768 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2557 (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