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2025-01-17 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Ein Frankfurt)
29.4%
Match nul
26.1%
Extérieur (Dortmund)
44.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.2%
L2M (No)
34.8%
Over 2.5
62.7%
Under 2.5
37.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
39.8%
DNB Extérieur
60.2%
Double Chance 1X
55.5%
Double Chance 12
73.9%
Double Chance X2
70.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.8%
1 - 2
9.1%
2 - 1
7.3%
2 - 2
6.6%
0 - 2
6.3%
Score réel 2-0 : 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) | 29.4% | 34.6% | -5.2 pt |
| Match nul | 26.1% | 27.1% | -0.9 pt |
| Extérieur (Dortmund) | 44.5% | 38.4% | +6.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 62.7% | 57.9% | +4.8 pt |
| Under 2.5 | 37.3% | 42.1% | -4.8 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
- 29.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.7643 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2238 (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