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2025-05-17 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Mainz)
17.9%
Match nul
26.6%
Extérieur (Leverkusen)
55.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.5%
L2M (No)
47.5%
Over 2.5
51.3%
Under 2.5
48.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
24.3%
DNB Extérieur
75.7%
Double Chance 1X
44.4%
Double Chance 12
73.4%
Double Chance X2
82.1%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.7%
0 - 2
10.4%
0 - 1
9.9%
1 - 2
9.8%
0 - 0
8.3%
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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Mainz) | 17.9% | 39.1% | -21.3 pt |
| Match nul | 26.6% | 25.3% | +1.3 pt |
| Extérieur (Leverkusen) | 55.6% | 35.6% | +19.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 51.3% | 65.0% | -13.7 pt |
| Under 2.5 | 48.7% | 35.0% | +13.7 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
- 26.6% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.8798 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3254 (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