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2025-04-19 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-3 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Heidenheim)
22.9%
Match nul
22.6%
Extérieur (Bayern Munich)
54.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
69.5%
L2M (No)
30.5%
Over 2.5
71.3%
Under 2.5
28.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
29.5%
DNB Extérieur
70.5%
Double Chance 1X
45.5%
Double Chance 12
77.4%
Double Chance X2
77.1%
Top 5 scores prédits
1 - 1
9.4%
1 - 2
9.1%
1 - 3
6.8%
2 - 2
6.6%
0 - 2
6.3%
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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Heidenheim) | 22.9% | 9.8% | +13.0 pt |
| Match nul | 22.6% | 15.0% | +7.6 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 54.5% | 75.2% | -20.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 71.3% | 73.1% | -1.8 pt |
| Under 2.5 | 28.7% | 26.9% | +1.8 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
- 54.5% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.3100 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.6062 (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