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2025-02-22 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
68.8%
Match nul
20.5%
Extérieur (Union Berlin)
10.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.7%
L2M (No)
48.3%
Over 2.5
59.8%
Under 2.5
40.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
86.5%
DNB Extérieur
13.5%
Double Chance 1X
89.3%
Double Chance 12
79.5%
Double Chance X2
31.2%
Top 5 scores prédits
2 - 0
11.7%
1 - 1
9.8%
2 - 1
9.6%
1 - 0
8.9%
3 - 0
8.8%
Score réel 6-0 : 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 : 4.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 68.8% | 64.2% | +4.6 pt |
| Match nul | 20.5% | 20.9% | -0.3 pt |
| Extérieur (Union Berlin) | 10.7% | 15.0% | -4.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 59.8% | 59.2% | +0.6 pt |
| Under 2.5 | 40.2% | 40.8% | -0.6 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
- 68.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1511 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3744 (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