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2026-05-02 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
83.6%
Match nul
11.3%
Extérieur (Heidenheim)
5.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.6%
L2M (No)
46.4%
Over 2.5
77.2%
Under 2.5
22.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
94.2%
DNB Extérieur
5.8%
Double Chance 1X
94.9%
Double Chance 12
88.7%
Double Chance X2
16.4%
Top 5 scores prédits
3 - 0
10.0%
2 - 0
9.1%
4 - 0
8.1%
3 - 1
8.0%
2 - 1
7.3%
Score réel 3-3 : 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 : 6.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 83.6% | 74.7% | +8.9 pt |
| Match nul | 11.3% | 14.3% | -3.0 pt |
| Extérieur (Heidenheim) | 5.1% | 11.0% | -5.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 77.2% | 78.7% | -1.5 pt |
| Under 2.5 | 22.8% | 21.3% | +1.5 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
- 11.3% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.4895 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 2.1839 (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