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2024-12-07 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
73.8%
Match nul
15.9%
Extérieur (Heidenheim)
10.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.1%
L2M (No)
35.9%
Over 2.5
76.8%
Under 2.5
23.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
87.7%
DNB Extérieur
12.3%
Double Chance 1X
89.7%
Double Chance 12
84.1%
Double Chance X2
26.2%
Top 5 scores prédits
2 - 1
8.4%
3 - 1
8.2%
2 - 0
7.6%
3 - 0
7.4%
1 - 1
6.6%
Score réel 4-2 : 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 : 3.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 73.8% | 86.1% | -12.4 pt |
| Match nul | 15.9% | 9.3% | +6.7 pt |
| Extérieur (Heidenheim) | 10.3% | 4.6% | +5.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 76.8% | 74.2% | +2.6 pt |
| Under 2.5 | 23.3% | 25.8% | -2.6 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
- 73.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1048 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3042 (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