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2025-08-23 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Heidenheim)
30.3%
Match nul
28.2%
Extérieur (Wolfsburg)
41.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.6%
L2M (No)
42.4%
Over 2.5
52.6%
Under 2.5
47.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
42.2%
DNB Extérieur
57.8%
Double Chance 1X
58.5%
Double Chance 12
71.8%
Double Chance X2
69.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.4%
1 - 2
9.0%
0 - 1
7.8%
0 - 0
7.7%
2 - 1
7.5%
Score réel 1-3 : 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 : 6.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Heidenheim) | 30.3% | 34.4% | -4.1 pt |
| Match nul | 28.2% | 27.9% | +0.3 pt |
| Extérieur (Wolfsburg) | 41.5% | 37.7% | +3.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 52.6% | 52.4% | +0.2 pt |
| Under 2.5 | 47.4% | 47.6% | -0.2 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
- 41.5% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.5143 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8804 (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