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2025-02-23 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
71.8%
Match nul
16.7%
Extérieur (Ein Frankfurt)
11.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.3%
L2M (No)
34.7%
Over 2.5
76.3%
Under 2.5
23.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
86.2%
DNB Extérieur
13.8%
Double Chance 1X
88.5%
Double Chance 12
83.3%
Double Chance X2
28.2%
Top 5 scores prédits
2 - 1
8.5%
3 - 1
8.1%
2 - 0
7.4%
3 - 0
7.1%
1 - 1
6.9%
Score réel 4-0 : 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 : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 71.8% | 76.2% | -4.4 pt |
| Match nul | 16.7% | 14.4% | +2.4 pt |
| Extérieur (Ein Frankfurt) | 11.5% | 9.4% | +2.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 76.3% | 69.6% | +6.8 pt |
| Under 2.5 | 23.7% | 30.4% | -6.8 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
- 71.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1208 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3316 (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