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2025-10-17 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Union Berlin)
33.3%
Match nul
28.5%
Extérieur (M'gladbach)
38.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.6%
L2M (No)
42.4%
Over 2.5
52.3%
Under 2.5
47.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
46.5%
DNB Extérieur
53.5%
Double Chance 1X
61.7%
Double Chance 12
71.5%
Double Chance X2
66.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.5%
1 - 2
8.6%
2 - 1
8.0%
0 - 0
7.8%
0 - 1
7.5%
Score réel 3-1 : 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 : 6.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Union Berlin) | 33.3% | 42.1% | -8.8 pt |
| Match nul | 28.5% | 28.3% | +0.2 pt |
| Extérieur (M'gladbach) | 38.3% | 29.6% | +8.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 52.3% | 49.3% | +3.0 pt |
| Under 2.5 | 47.7% | 50.7% | -3.0 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
- 33.3% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.6727 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1005 (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