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2025-03-08 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 2-1 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
87.4%
Match nul
8.5%
Extérieur (Bochum)
4.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.7%
L2M (No)
39.3%
Over 2.5
86.6%
Under 2.5
13.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
95.5%
DNB Extérieur
4.5%
Double Chance 1X
95.9%
Double Chance 12
91.5%
Double Chance X2
12.6%
Top 5 scores prédits
3 - 0
7.7%
4 - 0
7.6%
3 - 1
7.3%
4 - 1
7.2%
5 - 0
6.0%
Score réel 2-3 : 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 : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 87.4% | 81.8% | +5.6 pt |
| Match nul | 8.5% | 11.7% | -3.2 pt |
| Extérieur (Bochum) | 4.1% | 6.6% | -2.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 86.6% | 71.8% | +14.8 pt |
| Under 2.5 | 13.4% | 28.2% | -14.8 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
- 4.1% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.6899 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 3.1893 (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