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2025-04-05 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bochum)
19.2%
Match nul
23.0%
Extérieur (Stuttgart)
57.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
63.8%
L2M (No)
36.2%
Over 2.5
65.8%
Under 2.5
34.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
24.9%
DNB Extérieur
75.1%
Double Chance 1X
42.2%
Double Chance 12
77.0%
Double Chance X2
80.8%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.3%
1 - 2
9.7%
0 - 2
8.0%
1 - 3
7.0%
0 - 1
5.9%
Score réel 0-4 : 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 (Bochum) | 19.2% | 37.5% | -18.4 pt |
| Match nul | 23.0% | 27.0% | -4.0 pt |
| Extérieur (Stuttgart) | 57.8% | 35.4% | +22.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 65.8% | 60.4% | +5.5 pt |
| Under 2.5 | 34.2% | 39.6% | -5.5 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
- 57.8% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2681 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5485 (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