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2025-04-26 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Ein Frankfurt)
26.4%
Match nul
27.2%
Extérieur (RB Leipzig)
46.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.5%
L2M (No)
39.5%
Over 2.5
57.2%
Under 2.5
42.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
36.3%
DNB Extérieur
63.7%
Double Chance 1X
53.6%
Double Chance 12
72.8%
Double Chance X2
73.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.8%
1 - 2
9.5%
0 - 2
7.5%
0 - 1
7.0%
2 - 1
7.0%
Score réel 4-0 : 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 : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Ein Frankfurt) | 26.4% | 47.3% | -20.8 pt |
| Match nul | 27.2% | 24.2% | +3.0 pt |
| Extérieur (RB Leipzig) | 46.4% | 28.5% | +17.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 57.2% | 65.6% | -8.4 pt |
| Under 2.5 | 42.8% | 34.4% | +8.4 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
- 26.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.8304 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3310 (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