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2025-09-13 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Mainz)
35.1%
Match nul
28.6%
Extérieur (RB Leipzig)
36.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.5%
L2M (No)
42.5%
Over 2.5
52.0%
Under 2.5
48.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
49.2%
DNB Extérieur
50.8%
Double Chance 1X
63.7%
Double Chance 12
71.4%
Double Chance X2
64.9%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.6%
1 - 2
8.4%
2 - 1
8.2%
0 - 0
7.9%
0 - 1
7.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Mainz) | 35.1% | 40.7% | -5.6 pt |
| Match nul | 28.6% | 25.6% | +3.0 pt |
| Extérieur (RB Leipzig) | 36.3% | 33.7% | +2.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 52.0% | 61.9% | -9.9 pt |
| Under 2.5 | 48.0% | 38.1% | +9.9 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
- 36.3% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.6108 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0134 (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