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2025-03-30 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Freiburg)
46.6%
Match nul
30.2%
Extérieur (Union Berlin)
23.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.1%
L2M (No)
49.9%
Over 2.5
44.4%
Under 2.5
55.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
66.7%
DNB Extérieur
33.3%
Double Chance 1X
76.8%
Double Chance 12
69.8%
Double Chance X2
53.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.4%
1 - 0
10.7%
0 - 0
10.6%
2 - 0
9.3%
2 - 1
9.1%
Score réel 1-2 : 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 : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Freiburg) | 46.6% | 48.6% | -2.1 pt |
| Match nul | 30.2% | 27.9% | +2.4 pt |
| Extérieur (Union Berlin) | 23.2% | 23.5% | -0.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 44.4% | 47.0% | -2.6 pt |
| Under 2.5 | 55.6% | 53.0% | +2.6 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
- 23.2% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.8981 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4610 (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