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2025-11-22 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-2 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
76.5%
Match nul
14.8%
Extérieur (Freiburg)
8.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.5%
L2M (No)
40.5%
Over 2.5
74.7%
Under 2.5
25.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.8%
DNB Extérieur
10.2%
Double Chance 1X
91.3%
Double Chance 12
85.2%
Double Chance X2
23.5%
Top 5 scores prédits
2 - 0
8.7%
3 - 0
8.5%
2 - 1
8.4%
3 - 1
8.2%
1 - 1
6.5%
Score réel 6-2 : 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 : 5.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 76.5% | 81.4% | -4.9 pt |
| Match nul | 14.8% | 12.3% | +2.6 pt |
| Extérieur (Freiburg) | 8.6% | 6.4% | +2.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 74.7% | 69.2% | +5.6 pt |
| Under 2.5 | 25.3% | 30.8% | -5.6 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
- 76.5% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0847 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2677 (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