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2025-01-25 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (M'gladbach)
60.8%
Match nul
21.2%
Extérieur (Bochum)
18.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
66.8%
L2M (No)
33.2%
Over 2.5
70.9%
Under 2.5
29.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
77.1%
DNB Extérieur
22.9%
Double Chance 1X
82.0%
Double Chance 12
78.8%
Double Chance X2
39.2%
Top 5 scores prédits
2 - 1
9.3%
1 - 1
9.0%
3 - 1
7.4%
2 - 0
7.3%
2 - 2
6.0%
Score réel 3-0 : 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 : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (M'gladbach) | 60.8% | 54.8% | +6.0 pt |
| Match nul | 21.2% | 24.0% | -2.8 pt |
| Extérieur (Bochum) | 18.0% | 21.2% | -3.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 70.9% | 60.9% | +10.0 pt |
| Under 2.5 | 29.1% | 39.1% | -10.0 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
- 60.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2316 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4984 (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