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2025-11-28 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (M'gladbach)
30.1%
Match nul
25.1%
Extérieur (RB Leipzig)
44.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
66.3%
L2M (No)
33.7%
Over 2.5
64.5%
Under 2.5
35.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
40.3%
DNB Extérieur
59.7%
Double Chance 1X
55.3%
Double Chance 12
74.9%
Double Chance X2
69.9%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.1%
1 - 2
9.0%
2 - 1
7.3%
2 - 2
6.7%
0 - 2
6.1%
Score réel 0-0 : 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 : 6.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (M'gladbach) | 30.1% | 33.5% | -3.4 pt |
| Match nul | 25.1% | 25.0% | +0.1 pt |
| Extérieur (RB Leipzig) | 44.7% | 41.5% | +3.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 64.5% | 65.0% | -0.6 pt |
| Under 2.5 | 35.5% | 35.0% | +0.6 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
- 25.1% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.8517 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3815 (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