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2026-02-28 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
27.5%
Match nul
21.7%
Extérieur (Bayern Munich)
50.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
74.5%
L2M (No)
25.5%
Over 2.5
76.3%
Under 2.5
23.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
35.2%
DNB Extérieur
64.8%
Double Chance 1X
49.2%
Double Chance 12
78.3%
Double Chance X2
72.5%
Top 5 scores prédits
1 - 2
8.2%
1 - 1
8.0%
2 - 2
7.0%
1 - 3
6.3%
2 - 1
6.0%
Score réel 2-3 : 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 : 6.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 27.5% | 22.3% | +5.2 pt |
| Match nul | 21.7% | 21.4% | +0.2 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 50.8% | 56.2% | -5.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 76.3% | 70.4% | +5.9 pt |
| Under 2.5 | 23.7% | 29.6% | -5.9 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
- 50.8% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.3650 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.6775 (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