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2025-02-15 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Leverkusen)
53.8%
Match nul
23.0%
Extérieur (Bayern Munich)
23.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.7%
L2M (No)
31.3%
Over 2.5
70.0%
Under 2.5
30.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
69.9%
DNB Extérieur
30.1%
Double Chance 1X
76.8%
Double Chance 12
77.0%
Double Chance X2
46.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
9.7%
2 - 1
9.2%
3 - 1
6.7%
2 - 2
6.5%
2 - 0
6.5%
Score réel 0-0 : 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 : 4.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Leverkusen) | 53.8% | 31.4% | +22.4 pt |
| Match nul | 23.0% | 27.5% | -4.4 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 23.2% | 41.1% | -17.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 70.0% | 52.9% | +17.1 pt |
| Under 2.5 | 30.0% | 47.1% | -17.1 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
- 23.0% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.9352 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4679 (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