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2026-04-25 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 3-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Mainz)
18.4%
Match nul
22.3%
Extérieur (Bayern Munich)
59.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.2%
L2M (No)
37.8%
Over 2.5
65.0%
Under 2.5
35.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
23.6%
DNB Extérieur
76.4%
Double Chance 1X
40.7%
Double Chance 12
77.7%
Double Chance X2
81.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.1%
1 - 2
9.8%
0 - 2
8.4%
1 - 3
7.1%
0 - 1
6.5%
Score réel 3-4 : 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 : 7.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Mainz) | 18.4% | 25.7% | -7.4 pt |
| Match nul | 22.3% | 22.1% | +0.2 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 59.3% | 52.2% | +7.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 65.0% | 70.4% | -5.4 pt |
| Under 2.5 | 35.0% | 29.6% | +5.4 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
- 59.3% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2490 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5222 (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