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2025-09-27 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Mainz)
31.1%
Match nul
26.1%
Extérieur (Dortmund)
42.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.0%
L2M (No)
36.0%
Over 2.5
61.1%
Under 2.5
38.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
42.0%
DNB Extérieur
58.0%
Double Chance 1X
57.1%
Double Chance 12
73.9%
Double Chance X2
68.9%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.9%
1 - 2
9.0%
2 - 1
7.6%
2 - 2
6.5%
0 - 2
6.3%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Mainz) | 31.1% | 27.8% | +3.3 pt |
| Match nul | 26.1% | 25.1% | +1.0 pt |
| Extérieur (Dortmund) | 42.9% | 47.1% | -4.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 61.1% | 60.2% | +0.9 pt |
| Under 2.5 | 38.9% | 39.8% | -0.9 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
- 42.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4909 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8472 (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