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2025-02-07 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
76.6%
Match nul
14.6%
Extérieur (Werder Bremen)
8.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.2%
L2M (No)
36.8%
Over 2.5
78.1%
Under 2.5
21.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.6%
DNB Extérieur
10.4%
Double Chance 1X
91.2%
Double Chance 12
85.4%
Double Chance X2
23.4%
Top 5 scores prédits
3 - 1
8.2%
2 - 1
8.0%
3 - 0
7.8%
2 - 0
7.6%
4 - 1
6.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 76.6% | 87.2% | -10.7 pt |
| Match nul | 14.6% | 8.0% | +6.6 pt |
| Extérieur (Werder Bremen) | 8.8% | 4.7% | +4.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 78.1% | 78.5% | -0.3 pt |
| Under 2.5 | 21.9% | 21.5% | +0.3 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
- 76.6% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0840 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2670 (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