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2025-09-21 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Ein Frankfurt)
57.4%
Match nul
25.3%
Extérieur (Union Berlin)
17.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.1%
L2M (No)
47.9%
Over 2.5
52.1%
Under 2.5
47.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
76.9%
DNB Extérieur
23.1%
Double Chance 1X
82.8%
Double Chance 12
74.7%
Double Chance X2
42.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.1%
2 - 0
10.7%
1 - 0
10.2%
2 - 1
9.9%
0 - 0
7.7%
Score réel 3-4 : 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 : 6.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Ein Frankfurt) | 57.4% | 58.2% | -0.8 pt |
| Match nul | 25.3% | 22.6% | +2.7 pt |
| Extérieur (Union Berlin) | 17.2% | 19.2% | -1.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 52.1% | 59.1% | -7.0 pt |
| Under 2.5 | 47.9% | 40.9% | +7.0 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
- 17.2% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.0788 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.7579 (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