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2025-01-15 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
37.5%
Match nul
27.3%
Extérieur (RB Leipzig)
35.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.7%
L2M (No)
36.3%
Over 2.5
59.8%
Under 2.5
40.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
51.5%
DNB Extérieur
48.5%
Double Chance 1X
64.8%
Double Chance 12
72.7%
Double Chance X2
62.5%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.5%
2 - 1
8.5%
1 - 2
8.3%
2 - 2
6.5%
0 - 0
6.2%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 37.5% | 47.9% | -10.4 pt |
| Match nul | 27.3% | 25.1% | +2.2 pt |
| Extérieur (RB Leipzig) | 35.2% | 27.1% | +8.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 59.8% | 64.9% | -5.1 pt |
| Under 2.5 | 40.2% | 35.1% | +5.1 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
- 37.5% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.5895 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.9814 (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