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2025-12-21 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Heidenheim)
8.7%
Match nul
15.4%
Extérieur (Bayern Munich)
75.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.7%
L2M (No)
42.3%
Over 2.5
72.4%
Under 2.5
27.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
10.3%
DNB Extérieur
89.7%
Double Chance 1X
24.1%
Double Chance 12
84.6%
Double Chance X2
91.3%
Top 5 scores prédits
0 - 2
9.3%
0 - 3
8.8%
1 - 2
8.7%
1 - 3
8.2%
1 - 1
6.9%
Score réel 0-4 : 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 (Heidenheim) | 8.7% | 7.2% | +1.5 pt |
| Match nul | 15.4% | 11.6% | +3.8 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 75.9% | 81.2% | -5.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 72.4% | 74.9% | -2.5 pt |
| Under 2.5 | 27.6% | 25.1% | +2.5 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
- 75.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.0897 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2763 (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