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2025-10-04 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
48.5%
Match nul
24.1%
Extérieur (RB Leipzig)
27.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
67.7%
L2M (No)
32.3%
Over 2.5
67.2%
Under 2.5
32.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
63.9%
DNB Extérieur
36.1%
Double Chance 1X
72.6%
Double Chance 12
75.9%
Double Chance X2
51.5%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.4%
2 - 1
9.1%
1 - 2
6.8%
2 - 2
6.7%
2 - 0
6.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 48.5% | 56.3% | -7.8 pt |
| Match nul | 24.1% | 20.9% | +3.2 pt |
| Extérieur (RB Leipzig) | 27.4% | 22.8% | +4.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 67.2% | 72.3% | -5.1 pt |
| Under 2.5 | 32.8% | 27.7% | +5.1 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
- 24.1% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.8875 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4250 (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