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2024-08-25 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Wolfsburg)
20.2%
Match nul
22.4%
Extérieur (Bayern Munich)
57.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
66.7%
L2M (No)
33.3%
Over 2.5
69.1%
Under 2.5
30.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
26.0%
DNB Extérieur
74.0%
Double Chance 1X
42.6%
Double Chance 12
77.5%
Double Chance X2
79.8%
Top 5 scores prédits
1 - 1
9.7%
1 - 2
9.4%
0 - 2
7.2%
1 - 3
7.1%
2 - 2
6.2%
Score réel 2-3 : 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 : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Wolfsburg) | 20.2% | 15.1% | +5.1 pt |
| Match nul | 22.4% | 20.5% | +1.9 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 57.4% | 64.4% | -7.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 69.1% | 65.4% | +3.7 pt |
| Under 2.5 | 30.9% | 34.6% | -3.7 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
- 57.4% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2730 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5558 (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