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2024-09-28 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
41.1%
Match nul
24.9%
Extérieur (Leverkusen)
33.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
70.1%
L2M (No)
29.9%
Over 2.5
68.6%
Under 2.5
31.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
54.8%
DNB Extérieur
45.2%
Double Chance 1X
66.1%
Double Chance 12
75.1%
Double Chance X2
58.9%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.5%
2 - 1
8.4%
1 - 2
7.6%
2 - 2
7.1%
3 - 1
5.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 41.1% | 58.5% | -17.3 pt |
| Match nul | 24.9% | 21.4% | +3.6 pt |
| Extérieur (Leverkusen) | 33.9% | 20.2% | +13.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 68.6% | 71.3% | -2.7 pt |
| Under 2.5 | 31.4% | 28.7% | +2.7 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
- 24.9% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.8477 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3887 (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