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2025-02-08 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
52.3%
Match nul
24.0%
Extérieur (Stuttgart)
23.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
66.8%
L2M (No)
33.2%
Over 2.5
67.1%
Under 2.5
32.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
68.8%
DNB Extérieur
31.2%
Double Chance 1X
76.3%
Double Chance 12
76.0%
Double Chance X2
47.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.4%
2 - 1
9.4%
2 - 0
6.8%
3 - 1
6.5%
2 - 2
6.5%
Score réel 1-2 : 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 : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 52.3% | 48.8% | +3.5 pt |
| Match nul | 24.0% | 24.7% | -0.8 pt |
| Extérieur (Stuttgart) | 23.7% | 26.4% | -2.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 67.1% | 63.9% | +3.2 pt |
| Under 2.5 | 32.9% | 36.1% | -3.2 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
- 23.7% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.9128 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4384 (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