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2025-03-01 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Werder Bremen)
44.3%
Match nul
28.7%
Extérieur (Wolfsburg)
27.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.9%
L2M (No)
43.1%
Over 2.5
52.1%
Under 2.5
47.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
62.1%
DNB Extérieur
37.9%
Double Chance 1X
73.0%
Double Chance 12
71.3%
Double Chance X2
55.8%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.7%
2 - 1
9.3%
0 - 0
8.2%
1 - 0
8.1%
2 - 0
7.8%
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 : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Werder Bremen) | 44.3% | 31.5% | +12.7 pt |
| Match nul | 28.7% | 27.5% | +1.2 pt |
| Extérieur (Wolfsburg) | 27.0% | 41.0% | -13.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 52.1% | 55.3% | -3.2 pt |
| Under 2.5 | 47.9% | 44.7% | +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
- 27.0% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.8106 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3079 (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