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2025-05-04 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Freiburg)
17.3%
Match nul
25.1%
Extérieur (Leverkusen)
57.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.1%
L2M (No)
44.9%
Over 2.5
55.5%
Under 2.5
44.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
23.1%
DNB Extérieur
76.9%
Double Chance 1X
42.4%
Double Chance 12
74.8%
Double Chance X2
82.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.0%
0 - 2
10.1%
1 - 2
9.9%
0 - 1
8.9%
0 - 0
7.1%
Score réel 2-2 : 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 : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Freiburg) | 17.3% | 30.4% | -13.1 pt |
| Match nul | 25.1% | 26.9% | -1.7 pt |
| Extérieur (Leverkusen) | 57.6% | 42.8% | +14.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 55.5% | 58.5% | -3.0 pt |
| Under 2.5 | 44.5% | 41.5% | +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
- 25.1% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.9217 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3803 (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