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2025-01-25 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Freiburg)
21.3%
Match nul
22.4%
Extérieur (Bayern Munich)
56.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.4%
L2M (No)
31.6%
Over 2.5
70.7%
Under 2.5
29.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
27.4%
DNB Extérieur
72.6%
Double Chance 1X
43.6%
Double Chance 12
77.6%
Double Chance X2
78.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
9.4%
1 - 2
9.2%
1 - 3
7.0%
0 - 2
6.7%
2 - 2
6.4%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Freiburg) | 21.3% | 8.2% | +13.1 pt |
| Match nul | 22.4% | 14.3% | +8.1 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 56.4% | 77.6% | -21.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 70.7% | 68.2% | +2.5 pt |
| Under 2.5 | 29.3% | 31.8% | -2.5 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
- 56.4% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2856 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5732 (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