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2025-02-01 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
65.3%
Match nul
19.9%
Extérieur (M'gladbach)
14.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
64.7%
L2M (No)
35.3%
Over 2.5
71.2%
Under 2.5
28.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
81.4%
DNB Extérieur
18.6%
Double Chance 1X
85.1%
Double Chance 12
80.1%
Double Chance X2
34.7%
Top 5 scores prédits
2 - 1
9.3%
1 - 1
8.6%
2 - 0
7.9%
3 - 1
7.8%
3 - 0
6.6%
Score réel 1-2 : 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 (Stuttgart) | 65.3% | 57.6% | +7.7 pt |
| Match nul | 19.9% | 22.4% | -2.5 pt |
| Extérieur (M'gladbach) | 14.9% | 20.1% | -5.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 71.2% | 64.1% | +7.2 pt |
| Under 2.5 | 28.8% | 35.9% | -7.2 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
- 14.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.1899 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.9052 (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