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2026-02-08 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 3-1 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
83.4%
Match nul
10.5%
Extérieur (Hoffenheim)
6.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.0%
L2M (No)
36.0%
Over 2.5
84.8%
Under 2.5
15.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
93.2%
DNB Extérieur
6.8%
Double Chance 1X
93.9%
Double Chance 12
89.5%
Double Chance X2
16.6%
Top 5 scores prédits
3 - 1
7.8%
3 - 0
7.3%
4 - 1
7.1%
4 - 0
6.7%
2 - 1
6.4%
Score réel 5-1 : 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 : 6.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 83.4% | 77.1% | +6.3 pt |
| Match nul | 10.5% | 13.4% | -2.9 pt |
| Extérieur (Hoffenheim) | 6.1% | 9.6% | -3.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 84.8% | 77.6% | +7.2 pt |
| Under 2.5 | 15.2% | 22.4% | -7.2 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
- 83.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0423 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.1815 (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