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2025-10-18 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-3 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Mainz)
25.3%
Match nul
27.0%
Extérieur (Leverkusen)
47.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.0%
L2M (No)
42.0%
Over 2.5
54.7%
Under 2.5
45.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
34.7%
DNB Extérieur
65.3%
Double Chance 1X
52.3%
Double Chance 12
73.0%
Double Chance X2
74.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.8%
1 - 2
9.6%
0 - 1
8.1%
0 - 2
8.1%
0 - 0
7.1%
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 : 6.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Mainz) | 25.3% | 37.6% | -12.3 pt |
| Match nul | 27.0% | 27.2% | -0.2 pt |
| Extérieur (Leverkusen) | 47.7% | 35.2% | +12.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 54.7% | 57.3% | -2.6 pt |
| Under 2.5 | 45.3% | 42.7% | +2.6 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
- 47.7% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4100 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7396 (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