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2025-02-16 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Werder Bremen)
43.5%
Match nul
25.0%
Extérieur (Hoffenheim)
31.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
69.1%
L2M (No)
30.9%
Over 2.5
67.6%
Under 2.5
32.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
58.0%
DNB Extérieur
42.0%
Double Chance 1X
68.5%
Double Chance 12
75.0%
Double Chance X2
56.5%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.7%
2 - 1
8.7%
1 - 2
7.4%
2 - 2
7.0%
3 - 1
5.5%
Score réel 1-3 : 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 : 4.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Werder Bremen) | 43.5% | 50.8% | -7.3 pt |
| Match nul | 25.0% | 25.1% | -0.1 pt |
| Extérieur (Hoffenheim) | 31.5% | 24.1% | +7.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 67.6% | 60.7% | +6.8 pt |
| Under 2.5 | 32.4% | 39.2% | -6.8 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
- 31.5% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.7215 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1561 (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