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2026-04-04 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Freiburg)
13.9%
Match nul
18.9%
Extérieur (Bayern Munich)
67.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.0%
L2M (No)
37.0%
Over 2.5
70.8%
Under 2.5
29.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
17.1%
DNB Extérieur
82.9%
Double Chance 1X
32.8%
Double Chance 12
81.0%
Double Chance X2
86.1%
Top 5 scores prédits
1 - 2
9.3%
0 - 2
8.3%
1 - 1
8.3%
1 - 3
7.9%
0 - 3
7.0%
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 : 6.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Freiburg) | 13.9% | 17.2% | -3.4 pt |
| Match nul | 18.9% | 20.3% | -1.4 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 67.2% | 62.4% | +4.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 70.8% | 65.3% | +5.5 pt |
| Under 2.5 | 29.2% | 34.7% | -5.5 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
- 67.2% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.1627 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3976 (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