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2025-05-10 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bochum)
31.1%
Match nul
28.5%
Extérieur (Mainz)
40.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.4%
L2M (No)
40.6%
Over 2.5
54.4%
Under 2.5
45.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
43.5%
DNB Extérieur
56.5%
Double Chance 1X
59.6%
Double Chance 12
71.5%
Double Chance X2
68.9%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.5%
1 - 2
8.9%
2 - 1
7.7%
0 - 0
7.6%
0 - 1
7.0%
Score réel 1-4 : 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 : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bochum) | 31.1% | 31.0% | +0.1 pt |
| Match nul | 28.5% | 24.9% | +3.6 pt |
| Extérieur (Mainz) | 40.4% | 44.1% | -3.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 54.4% | 61.0% | -6.6 pt |
| Under 2.5 | 45.6% | 39.0% | +6.6 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
- 40.4% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.5332 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.9063 (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