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2026-01-17 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Hoffenheim)
16.9%
Match nul
20.2%
Extérieur (Leverkusen)
62.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.8%
L2M (No)
34.2%
Over 2.5
71.2%
Under 2.5
28.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
21.1%
DNB Extérieur
78.9%
Double Chance 1X
37.1%
Double Chance 12
79.8%
Double Chance X2
83.1%
Top 5 scores prédits
1 - 2
9.3%
1 - 1
8.6%
1 - 3
7.6%
0 - 2
7.5%
0 - 3
6.1%
Score réel 1-0 : 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 (Hoffenheim) | 16.9% | 40.7% | -23.8 pt |
| Match nul | 20.2% | 25.3% | -5.2 pt |
| Extérieur (Leverkusen) | 62.9% | 33.9% | +29.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 71.2% | 63.6% | +7.6 pt |
| Under 2.5 | 28.8% | 36.4% | -7.6 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
- 16.9% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 1.1278 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.7790 (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