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2026-01-10 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Union Berlin)
26.8%
Match nul
31.0%
Extérieur (Mainz)
42.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.3%
L2M (No)
51.8%
Over 2.5
41.2%
Under 2.5
58.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
38.9%
DNB Extérieur
61.1%
Double Chance 1X
57.8%
Double Chance 12
69.0%
Double Chance X2
73.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.6%
0 - 0
11.4%
0 - 1
11.2%
1 - 2
8.6%
0 - 2
8.5%
Score réel 2-2 : 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) | 26.8% | 44.9% | -18.1 pt |
| Match nul | 31.0% | 29.7% | +1.3 pt |
| Extérieur (Mainz) | 42.2% | 25.3% | +16.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 41.2% | 42.8% | -1.6 pt |
| Under 2.5 | 58.8% | 57.2% | +1.6 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
- 31.0% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7253 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1702 (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