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2026-01-24 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
80.0%
Match nul
13.8%
Extérieur (Augsburg)
6.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.3%
L2M (No)
48.7%
Over 2.5
70.8%
Under 2.5
29.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
92.7%
DNB Extérieur
7.3%
Double Chance 1X
93.7%
Double Chance 12
86.2%
Double Chance X2
20.0%
Top 5 scores prédits
2 - 0
10.8%
3 - 0
10.4%
2 - 1
8.3%
3 - 1
8.0%
4 - 0
7.5%
Score réel 1-2 : 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 : 6.1%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 80.0% | 84.1% | -4.2 pt |
| Match nul | 13.8% | 10.1% | +3.7 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 6.3% | 5.8% | +0.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 70.8% | 77.4% | -6.6 pt |
| Under 2.5 | 29.2% | 22.6% | +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
- 6.3% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.5369 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 2.7694 (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