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2025-03-08 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
72.8%
Match nul
17.2%
Extérieur (Augsburg)
10.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.3%
L2M (No)
40.7%
Over 2.5
71.2%
Under 2.5
28.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
87.9%
DNB Extérieur
12.1%
Double Chance 1X
90.0%
Double Chance 12
82.8%
Double Chance X2
27.2%
Top 5 scores prédits
2 - 0
9.2%
2 - 1
9.0%
3 - 0
8.3%
3 - 1
8.1%
1 - 1
7.7%
Score réel 0-1 : 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 : 4.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 72.8% | 68.4% | +4.3 pt |
| Match nul | 17.2% | 19.8% | -2.6 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 10.1% | 11.8% | -1.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 71.2% | 58.0% | +13.2 pt |
| Under 2.5 | 28.8% | 42.0% | -13.2 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
- 10.1% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.3683 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 2.2976 (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