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2024-12-20 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 3-1 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
50.8%
Match nul
23.0%
Extérieur (RB Leipzig)
26.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
71.4%
L2M (No)
28.6%
Over 2.5
72.3%
Under 2.5
27.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
66.0%
DNB Extérieur
34.0%
Double Chance 1X
73.9%
Double Chance 12
77.0%
Double Chance X2
49.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
9.3%
2 - 1
8.8%
2 - 2
6.9%
3 - 1
6.4%
1 - 2
6.3%
Score réel 5-1 : 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 : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 50.8% | 78.8% | -27.9 pt |
| Match nul | 23.0% | 13.2% | +9.8 pt |
| Extérieur (RB Leipzig) | 26.1% | 8.0% | +18.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 72.3% | 74.8% | -2.6 pt |
| Under 2.5 | 27.7% | 25.2% | +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
- 50.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.3631 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.6767 (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