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2025-08-23 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Union Berlin)
23.6%
Match nul
27.0%
Extérieur (Stuttgart)
49.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.2%
L2M (No)
43.8%
Over 2.5
53.1%
Under 2.5
46.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
32.3%
DNB Extérieur
67.7%
Double Chance 1X
50.6%
Double Chance 12
73.0%
Double Chance X2
76.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.9%
1 - 2
9.6%
0 - 1
8.8%
0 - 2
8.7%
0 - 0
7.5%
Score réel 2-1 : 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 (Union Berlin) | 23.6% | 24.1% | -0.5 pt |
| Match nul | 27.0% | 24.9% | +2.1 pt |
| Extérieur (Stuttgart) | 49.4% | 51.0% | -1.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 53.1% | 57.6% | -4.5 pt |
| Under 2.5 | 46.9% | 42.4% | +4.5 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
- 23.6% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.9015 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4456 (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