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2025-12-06 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (RB Leipzig)
43.1%
Match nul
26.2%
Extérieur (Ein Frankfurt)
30.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.4%
L2M (No)
36.6%
Over 2.5
60.4%
Under 2.5
39.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
58.4%
DNB Extérieur
41.6%
Double Chance 1X
69.3%
Double Chance 12
73.8%
Double Chance X2
56.9%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.0%
2 - 1
9.1%
1 - 2
7.5%
2 - 2
6.4%
2 - 0
6.4%
Score réel 6-0 : 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 : 6.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (RB Leipzig) | 43.1% | 54.7% | -11.6 pt |
| Match nul | 26.2% | 23.6% | +2.7 pt |
| Extérieur (Ein Frankfurt) | 30.7% | 21.8% | +9.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 60.4% | 61.4% | -0.9 pt |
| Under 2.5 | 39.6% | 38.6% | +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
- 43.1% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.4873 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8426 (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