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2025-11-08 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Union Berlin)
10.3%
Match nul
18.5%
Extérieur (Bayern Munich)
71.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.8%
L2M (No)
46.2%
Over 2.5
64.3%
Under 2.5
35.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
12.6%
DNB Extérieur
87.4%
Double Chance 1X
28.8%
Double Chance 12
81.5%
Double Chance X2
89.7%
Top 5 scores prédits
0 - 2
10.9%
1 - 2
9.4%
0 - 3
8.9%
1 - 1
8.7%
0 - 1
7.9%
Score réel 2-2 : 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) | 10.3% | 8.0% | +2.3 pt |
| Match nul | 18.5% | 14.1% | +4.4 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 71.2% | 77.9% | -6.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 64.3% | 68.9% | -4.6 pt |
| Under 2.5 | 35.7% | 31.1% | +4.6 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
- 18.5% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.1819 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.6874 (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