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2025-05-03 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
68.1%
Match nul
19.9%
Extérieur (Wolfsburg)
12.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.6%
L2M (No)
42.4%
Over 2.5
65.6%
Under 2.5
34.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
85.0%
DNB Extérieur
15.0%
Double Chance 1X
88.0%
Double Chance 12
80.1%
Double Chance X2
31.9%
Top 5 scores prédits
2 - 0
9.9%
2 - 1
9.6%
1 - 1
9.2%
3 - 0
8.0%
3 - 1
7.7%
Score réel 4-0 : 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 : 5.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 68.1% | 74.9% | -6.9 pt |
| Match nul | 19.9% | 15.0% | +4.9 pt |
| Extérieur (Wolfsburg) | 12.0% | 10.1% | +2.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 65.6% | 72.2% | -6.6 pt |
| Under 2.5 | 34.4% | 27.8% | +6.6 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
- 68.1% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1558 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3843 (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