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2026-02-01 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
70.5%
Match nul
18.0%
Extérieur (Heidenheim)
11.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.1%
L2M (No)
40.9%
Over 2.5
69.1%
Under 2.5
30.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
86.1%
DNB Extérieur
13.9%
Double Chance 1X
88.6%
Double Chance 12
82.0%
Double Chance X2
29.5%
Top 5 scores prédits
2 - 0
9.4%
2 - 1
9.3%
1 - 1
8.1%
3 - 0
8.0%
3 - 1
8.0%
Score réel 3-2 : 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 : 5.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 70.5% | 74.9% | -4.4 pt |
| Match nul | 18.0% | 15.7% | +2.4 pt |
| Extérieur (Heidenheim) | 11.4% | 9.4% | +2.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 69.1% | 67.0% | +2.2 pt |
| Under 2.5 | 30.9% | 33.0% | -2.2 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
- 70.5% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1324 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3491 (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