← Retour à l’accueil
2025-12-20 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
61.8%
Match nul
19.9%
Extérieur (Hoffenheim)
18.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
69.3%
L2M (No)
30.7%
Over 2.5
74.4%
Under 2.5
25.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
77.2%
DNB Extérieur
22.8%
Double Chance 1X
81.7%
Double Chance 12
80.1%
Double Chance X2
38.2%
Top 5 scores prédits
2 - 1
8.9%
1 - 1
8.0%
3 - 1
7.5%
2 - 0
6.6%
2 - 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 : 6.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 61.8% | 48.3% | +13.6 pt |
| Match nul | 19.9% | 24.4% | -4.5 pt |
| Extérieur (Hoffenheim) | 18.3% | 27.4% | -9.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 74.4% | 63.1% | +11.3 pt |
| Under 2.5 | 25.6% | 36.9% | -11.3 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
- 19.9% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.0576 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.6155 (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