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2025-01-25 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (RB Leipzig)
36.6%
Match nul
28.6%
Extérieur (Leverkusen)
34.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.8%
L2M (No)
40.2%
Over 2.5
54.6%
Under 2.5
45.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
51.3%
DNB Extérieur
48.7%
Double Chance 1X
65.2%
Double Chance 12
71.4%
Double Chance X2
63.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.5%
2 - 1
8.5%
1 - 2
8.3%
0 - 0
7.5%
1 - 0
6.4%
Score réel 2-2 : 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 (RB Leipzig) | 36.6% | 26.8% | +9.8 pt |
| Match nul | 28.6% | 27.0% | +1.6 pt |
| Extérieur (Leverkusen) | 34.8% | 46.1% | -11.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 54.6% | 53.4% | +1.2 pt |
| Under 2.5 | 45.4% | 46.6% | -1.2 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
- 28.6% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.7644 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2511 (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