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2025-05-11 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Leverkusen)
57.5%
Match nul
23.6%
Extérieur (Dortmund)
18.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.9%
L2M (No)
38.1%
Over 2.5
63.5%
Under 2.5
36.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
75.3%
DNB Extérieur
24.7%
Double Chance 1X
81.1%
Double Chance 12
76.4%
Double Chance X2
42.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.8%
2 - 1
9.8%
2 - 0
8.4%
3 - 1
6.9%
1 - 0
6.5%
Score réel 2-4 : 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 (Leverkusen) | 57.5% | 37.5% | +20.0 pt |
| Match nul | 23.6% | 25.1% | -1.5 pt |
| Extérieur (Dortmund) | 18.9% | 37.4% | -18.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 63.5% | 64.7% | -1.2 pt |
| Under 2.5 | 36.5% | 35.3% | +1.2 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
- 18.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.0445 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.6665 (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