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2026-01-11 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-1 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
76.2%
Match nul
14.9%
Extérieur (Wolfsburg)
8.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.6%
L2M (No)
39.4%
Over 2.5
75.4%
Under 2.5
24.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.5%
DNB Extérieur
10.5%
Double Chance 1X
91.1%
Double Chance 12
85.1%
Double Chance X2
23.8%
Top 5 scores prédits
2 - 0
8.4%
2 - 1
8.4%
3 - 0
8.3%
3 - 1
8.3%
1 - 1
6.4%
Score réel 8-1 : 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 (Bayern Munich) | 76.2% | 84.2% | -8.1 pt |
| Match nul | 14.9% | 10.1% | +4.8 pt |
| Extérieur (Wolfsburg) | 8.9% | 5.7% | +3.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 75.4% | 78.2% | -2.8 pt |
| Under 2.5 | 24.6% | 21.8% | +2.8 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
- 76.2% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0870 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2723 (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