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2025-03-15 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Union Berlin)
17.8%
Match nul
23.3%
Extérieur (Bayern Munich)
58.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.8%
L2M (No)
39.2%
Over 2.5
62.9%
Under 2.5
37.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
23.2%
DNB Extérieur
76.8%
Double Chance 1X
41.1%
Double Chance 12
76.7%
Double Chance X2
82.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.8%
1 - 2
9.9%
0 - 2
8.8%
1 - 3
7.0%
0 - 1
6.8%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Union Berlin) | 17.8% | 10.4% | +7.4 pt |
| Match nul | 23.3% | 17.6% | +5.7 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 58.9% | 72.0% | -13.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 62.9% | 61.1% | +1.8 pt |
| Under 2.5 | 37.1% | 38.9% | -1.8 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
- 23.3% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.9662 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4554 (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