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2025-01-18 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-3 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bochum)
13.9%
Match nul
20.7%
Extérieur (RB Leipzig)
65.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.1%
L2M (No)
39.9%
Over 2.5
66.3%
Under 2.5
33.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
17.6%
DNB Extérieur
82.4%
Double Chance 1X
34.6%
Double Chance 12
79.3%
Double Chance X2
86.1%
Top 5 scores prédits
1 - 2
9.7%
1 - 1
9.4%
0 - 2
9.2%
1 - 3
7.6%
0 - 3
7.3%
Score réel 3-3 : 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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bochum) | 13.9% | 28.7% | -14.7 pt |
| Match nul | 20.7% | 27.2% | -6.5 pt |
| Extérieur (RB Leipzig) | 65.4% | 44.2% | +21.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 66.3% | 54.4% | +11.9 pt |
| Under 2.5 | 33.7% | 45.6% | -11.9 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
- 20.7% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.0755 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.5746 (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