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2025-04-26 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
73.1%
Match nul
16.8%
Extérieur (Mainz)
10.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.6%
L2M (No)
39.4%
Over 2.5
72.7%
Under 2.5
27.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
87.8%
DNB Extérieur
12.2%
Double Chance 1X
89.9%
Double Chance 12
83.2%
Double Chance X2
26.9%
Top 5 scores prédits
2 - 1
8.8%
2 - 0
8.8%
3 - 1
8.2%
3 - 0
8.1%
1 - 1
7.4%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 5.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 73.1% | 77.3% | -4.2 pt |
| Match nul | 16.8% | 13.5% | +3.3 pt |
| Extérieur (Mainz) | 10.1% | 9.1% | +1.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 72.7% | 75.3% | -2.6 pt |
| Under 2.5 | 27.3% | 24.7% | +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
- 73.1% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1111 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3138 (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