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2025-03-30 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
65.3%
Match nul
21.4%
Extérieur (Mainz)
13.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.0%
L2M (No)
43.0%
Over 2.5
62.8%
Under 2.5
37.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
83.0%
DNB Extérieur
17.0%
Double Chance 1X
86.6%
Double Chance 12
78.6%
Double Chance X2
34.8%
Top 5 scores prédits
2 - 0
10.1%
1 - 1
10.0%
2 - 1
9.8%
3 - 0
7.6%
1 - 0
7.5%
Score réel 3-1 : 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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 65.3% | 57.5% | +7.8 pt |
| Match nul | 21.4% | 23.2% | -1.8 pt |
| Extérieur (Mainz) | 13.4% | 19.4% | -6.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 62.8% | 56.7% | +6.1 pt |
| Under 2.5 | 37.2% | 43.3% | -6.1 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
- 65.3% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1843 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4269 (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