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2025-03-15 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 2-2 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Werder Bremen)
46.3%
Match nul
25.7%
Extérieur (M'gladbach)
28.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.7%
L2M (No)
34.3%
Over 2.5
63.8%
Under 2.5
36.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
62.2%
DNB Extérieur
37.8%
Double Chance 1X
71.9%
Double Chance 12
74.3%
Double Chance X2
53.8%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.5%
2 - 1
9.2%
1 - 2
7.1%
2 - 2
6.6%
2 - 0
6.5%
Score réel 2-4 : 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) | 46.3% | 42.8% | +3.5 pt |
| Match nul | 25.7% | 26.2% | -0.5 pt |
| Extérieur (M'gladbach) | 28.1% | 31.0% | -2.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 63.8% | 60.7% | +3.0 pt |
| Under 2.5 | 36.2% | 39.2% | -3.0 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
- 28.1% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.7970 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2701 (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