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2025-05-10 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
79.2%
Match nul
12.5%
Extérieur (M'gladbach)
8.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.5%
L2M (No)
31.5%
Over 2.5
84.7%
Under 2.5
15.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
90.5%
DNB Extérieur
9.5%
Double Chance 1X
91.7%
Double Chance 12
87.5%
Double Chance X2
20.8%
Top 5 scores prédits
3 - 1
7.8%
4 - 1
6.8%
2 - 1
6.7%
3 - 0
6.5%
4 - 0
5.7%
Score réel 2-0 : 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 : 4.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 79.2% | 83.8% | -4.7 pt |
| Match nul | 12.5% | 9.8% | +2.7 pt |
| Extérieur (M'gladbach) | 8.3% | 6.3% | +2.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 84.7% | 82.9% | +1.8 pt |
| Under 2.5 | 15.3% | 17.1% | -1.8 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
- 79.2% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0659 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2334 (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