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2025-02-28 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
36.7%
Match nul
23.8%
Extérieur (Bayern Munich)
39.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
73.8%
L2M (No)
26.2%
Over 2.5
73.3%
Under 2.5
26.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
48.1%
DNB Extérieur
51.9%
Double Chance 1X
60.4%
Double Chance 12
76.2%
Double Chance X2
63.3%
Top 5 scores prédits
1 - 1
9.3%
1 - 2
7.8%
2 - 1
7.5%
2 - 2
7.3%
1 - 3
5.1%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 36.7% | 21.5% | +15.1 pt |
| Match nul | 23.8% | 23.3% | +0.5 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 39.6% | 55.2% | -15.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 73.3% | 61.6% | +11.7 pt |
| Under 2.5 | 26.7% | 38.4% | -11.7 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
- 39.6% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.5561 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.9271 (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