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2025-04-25 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
59.7%
Match nul
23.3%
Extérieur (Heidenheim)
17.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.4%
L2M (No)
40.6%
Over 2.5
61.8%
Under 2.5
38.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
77.8%
DNB Extérieur
22.2%
Double Chance 1X
83.0%
Double Chance 12
76.7%
Double Chance X2
40.3%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.8%
2 - 1
9.9%
2 - 0
9.2%
1 - 0
7.2%
3 - 1
7.0%
Score réel 0-1 : 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 : 5.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 59.7% | 65.1% | -5.5 pt |
| Match nul | 23.3% | 19.5% | +3.8 pt |
| Extérieur (Heidenheim) | 17.0% | 15.4% | +1.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 61.8% | 64.7% | -3.0 pt |
| Under 2.5 | 38.2% | 35.3% | +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
- 17.0% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.0988 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.7708 (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