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2025-04-12 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Leverkusen)
75.0%
Match nul
18.2%
Extérieur (Union Berlin)
6.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
42.5%
L2M (No)
57.5%
Over 2.5
56.6%
Under 2.5
43.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
91.7%
DNB Extérieur
8.3%
Double Chance 1X
93.2%
Double Chance 12
81.8%
Double Chance X2
25.0%
Top 5 scores prédits
2 - 0
14.3%
3 - 0
11.2%
1 - 0
11.1%
2 - 1
8.8%
1 - 1
8.7%
Score réel 0-0 : 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 : 5.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Leverkusen) | 75.0% | 69.7% | +5.3 pt |
| Match nul | 18.2% | 19.0% | -0.7 pt |
| Extérieur (Union Berlin) | 6.8% | 11.4% | -4.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 56.6% | 55.7% | +0.9 pt |
| Under 2.5 | 43.4% | 44.3% | -0.9 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
- 18.2% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.2362 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.7032 (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