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2025-01-14 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Ein Frankfurt)
48.5%
Match nul
27.4%
Extérieur (Freiburg)
24.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.1%
L2M (No)
41.9%
Over 2.5
54.8%
Under 2.5
45.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
66.8%
DNB Extérieur
33.2%
Double Chance 1X
75.9%
Double Chance 12
72.6%
Double Chance X2
51.5%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.0%
2 - 1
9.6%
2 - 0
8.3%
1 - 0
7.9%
0 - 0
7.4%
Score réel 4-1 : 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 : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Ein Frankfurt) | 48.5% | 56.2% | -7.7 pt |
| Match nul | 27.4% | 23.0% | +4.4 pt |
| Extérieur (Freiburg) | 24.1% | 20.8% | +3.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 54.8% | 63.0% | -8.2 pt |
| Under 2.5 | 45.2% | 37.0% | +8.2 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
- 48.5% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.3985 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7238 (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