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2026-04-18 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Ein Frankfurt)
40.3%
Match nul
26.5%
Extérieur (RB Leipzig)
33.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.5%
L2M (No)
36.5%
Over 2.5
60.2%
Under 2.5
39.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
54.8%
DNB Extérieur
45.2%
Double Chance 1X
66.8%
Double Chance 12
73.6%
Double Chance X2
59.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.1%
2 - 1
8.8%
1 - 2
7.9%
2 - 2
6.5%
2 - 0
6.0%
Score réel 1-3 : 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 (Ein Frankfurt) | 40.3% | 32.4% | +7.9 pt |
| Match nul | 26.5% | 24.1% | +2.3 pt |
| Extérieur (RB Leipzig) | 33.2% | 43.5% | -10.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 60.2% | 68.7% | -8.5 pt |
| Under 2.5 | 39.8% | 31.3% | +8.5 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
- 33.2% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.6786 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1020 (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