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2025-10-26 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
46.5%
Match nul
26.3%
Extérieur (Mainz)
27.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.3%
L2M (No)
38.7%
Over 2.5
58.6%
Under 2.5
41.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
63.0%
DNB Extérieur
37.0%
Double Chance 1X
72.7%
Double Chance 12
73.7%
Double Chance X2
53.5%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.2%
2 - 1
9.4%
2 - 0
7.2%
1 - 2
7.0%
1 - 0
7.0%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 46.5% | 45.7% | +0.8 pt |
| Match nul | 26.3% | 26.1% | +0.2 pt |
| Extérieur (Mainz) | 27.3% | 28.3% | -1.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 58.6% | 57.7% | +0.9 pt |
| Under 2.5 | 41.4% | 42.3% | -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
- 46.5% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.4302 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7668 (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