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2025-01-18 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
61.2%
Match nul
22.9%
Extérieur (Freiburg)
15.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.2%
L2M (No)
41.8%
Over 2.5
61.4%
Under 2.5
38.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
79.5%
DNB Extérieur
20.5%
Double Chance 1X
84.2%
Double Chance 12
77.1%
Double Chance X2
38.8%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.7%
2 - 1
9.9%
2 - 0
9.6%
1 - 0
7.5%
3 - 1
7.1%
Score réel 4-0 : 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 : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 61.2% | 60.3% | +0.9 pt |
| Match nul | 22.9% | 22.0% | +0.9 pt |
| Extérieur (Freiburg) | 15.8% | 17.7% | -1.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 61.4% | 59.5% | +1.9 pt |
| Under 2.5 | 38.6% | 40.5% | -1.9 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
- 61.2% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2279 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4904 (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