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2025-11-01 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 3-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
53.4%
Match nul
22.6%
Extérieur (Leverkusen)
24.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.9%
L2M (No)
31.1%
Over 2.5
70.3%
Under 2.5
29.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
69.0%
DNB Extérieur
31.0%
Double Chance 1X
76.0%
Double Chance 12
77.4%
Double Chance X2
46.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
9.4%
2 - 1
9.1%
3 - 1
6.7%
2 - 2
6.6%
2 - 0
6.3%
Score réel 3-0 : 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 (Bayern Munich) | 53.4% | 74.8% | -21.3 pt |
| Match nul | 22.6% | 15.2% | +7.4 pt |
| Extérieur (Leverkusen) | 24.0% | 10.0% | +14.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 70.3% | 69.5% | +0.9 pt |
| Under 2.5 | 29.7% | 30.5% | -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
- 53.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.3251 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.6264 (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