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2026-01-24 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Union Berlin)
19.3%
Match nul
24.6%
Extérieur (Dortmund)
56.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.4%
L2M (No)
42.6%
Over 2.5
57.5%
Under 2.5
42.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
25.6%
DNB Extérieur
74.4%
Double Chance 1X
44.0%
Double Chance 12
75.4%
Double Chance X2
80.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.6%
1 - 2
9.9%
0 - 2
9.3%
0 - 1
8.3%
1 - 3
6.4%
Score réel 0-3 : 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 : 6.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Union Berlin) | 19.3% | 29.3% | -10.0 pt |
| Match nul | 24.6% | 28.9% | -4.3 pt |
| Extérieur (Dortmund) | 56.1% | 41.8% | +14.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 57.5% | 45.6% | +11.9 pt |
| Under 2.5 | 42.5% | 54.4% | -11.9 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
- 56.1% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2911 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5787 (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