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2025-11-29 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Union Berlin)
40.8%
Match nul
31.0%
Extérieur (Heidenheim)
28.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.1%
L2M (No)
50.9%
Over 2.5
42.0%
Under 2.5
58.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
59.1%
DNB Extérieur
40.9%
Double Chance 1X
71.8%
Double Chance 12
69.0%
Double Chance X2
59.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.7%
0 - 0
11.1%
1 - 0
10.7%
2 - 1
8.5%
0 - 1
8.3%
Score réel 1-2 : 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 : 6.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Union Berlin) | 40.8% | 59.7% | -18.9 pt |
| Match nul | 31.0% | 24.6% | +6.4 pt |
| Extérieur (Heidenheim) | 28.2% | 15.7% | +12.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 42.0% | 45.8% | -3.8 pt |
| Under 2.5 | 58.0% | 54.2% | +3.8 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
- 28.2% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.7772 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2644 (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