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2025-03-16 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bochum)
28.7%
Match nul
26.7%
Extérieur (Ein Frankfurt)
44.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.2%
L2M (No)
36.8%
Over 2.5
60.2%
Under 2.5
39.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
39.1%
DNB Extérieur
60.9%
Double Chance 1X
55.4%
Double Chance 12
73.3%
Double Chance X2
71.3%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.3%
1 - 2
9.3%
2 - 1
7.3%
0 - 2
6.8%
2 - 2
6.3%
Score réel 1-3 : 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 (Bochum) | 28.7% | 35.3% | -6.6 pt |
| Match nul | 26.7% | 27.1% | -0.4 pt |
| Extérieur (Ein Frankfurt) | 44.6% | 37.6% | +7.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 60.2% | 57.2% | +3.0 pt |
| Under 2.5 | 39.8% | 42.8% | -3.0 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
- 44.6% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4605 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8074 (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