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2025-02-16 · 18:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Heidenheim)
44.4%
Match nul
29.2%
Extérieur (Mainz)
26.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.2%
L2M (No)
44.8%
Over 2.5
50.0%
Under 2.5
50.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
62.7%
DNB Extérieur
37.3%
Double Chance 1X
73.6%
Double Chance 12
70.8%
Double Chance X2
55.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.0%
2 - 1
9.3%
0 - 0
8.8%
1 - 0
8.7%
2 - 0
8.1%
Score réel 0-2 : 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 : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Heidenheim) | 44.4% | 25.8% | +18.7 pt |
| Match nul | 29.2% | 27.9% | +1.3 pt |
| Extérieur (Mainz) | 26.4% | 46.3% | -19.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 50.0% | 49.5% | +0.5 pt |
| Under 2.5 | 50.0% | 50.5% | -0.5 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
- 26.4% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.8246 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3326 (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