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2025-01-25 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
68.9%
Match nul
19.1%
Extérieur (Werder Bremen)
12.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.0%
L2M (No)
40.0%
Over 2.5
68.7%
Under 2.5
31.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
85.1%
DNB Extérieur
14.9%
Double Chance 1X
87.9%
Double Chance 12
80.9%
Double Chance X2
31.1%
Top 5 scores prédits
2 - 1
9.4%
2 - 0
9.2%
1 - 1
8.6%
3 - 1
7.9%
3 - 0
7.8%
Score réel 2-2 : 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 : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 68.9% | 63.5% | +5.3 pt |
| Match nul | 19.1% | 20.2% | -1.1 pt |
| Extérieur (Werder Bremen) | 12.1% | 16.3% | -4.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 68.7% | 65.8% | +2.9 pt |
| Under 2.5 | 31.3% | 34.2% | -2.9 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
- 19.1% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.1435 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.6565 (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