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2025-08-30 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
56.3%
Match nul
21.8%
Extérieur (M'gladbach)
22.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
69.1%
L2M (No)
30.9%
Over 2.5
71.6%
Under 2.5
28.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
71.9%
DNB Extérieur
28.1%
Double Chance 1X
78.0%
Double Chance 12
78.2%
Double Chance X2
43.7%
Top 5 scores prédits
2 - 1
9.1%
1 - 1
9.0%
3 - 1
7.0%
2 - 0
6.5%
2 - 2
6.5%
Score réel 1-0 : 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 : 5.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 56.3% | 60.2% | -3.9 pt |
| Match nul | 21.8% | 20.6% | +1.2 pt |
| Extérieur (M'gladbach) | 22.0% | 19.3% | +2.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 71.6% | 70.2% | +1.4 pt |
| Under 2.5 | 28.4% | 29.8% | -1.4 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
- 56.3% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2868 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5750 (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