← Retour à l’accueil
2024-12-14 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Mainz)
22.0%
Match nul
23.6%
Extérieur (Bayern Munich)
54.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.9%
L2M (No)
34.1%
Over 2.5
66.8%
Under 2.5
33.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
28.8%
DNB Extérieur
71.2%
Double Chance 1X
45.6%
Double Chance 12
76.4%
Double Chance X2
78.0%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.4%
1 - 2
9.5%
0 - 2
7.2%
1 - 3
6.7%
2 - 2
6.3%
Score réel 2-1 : 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 : 5.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Mainz) | 22.0% | 15.5% | +6.5 pt |
| Match nul | 23.6% | 21.5% | +2.1 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 54.4% | 63.0% | -8.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 66.8% | 60.5% | +6.3 pt |
| Under 2.5 | 33.3% | 39.5% | -6.3 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
- 22.0% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.9596 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.5137 (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