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2024-09-14 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (RB Leipzig)
69.4%
Match nul
21.0%
Extérieur (Union Berlin)
9.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
46.9%
L2M (No)
53.1%
Over 2.5
55.2%
Under 2.5
44.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
87.8%
DNB Extérieur
12.2%
Double Chance 1X
90.4%
Double Chance 12
79.0%
Double Chance X2
30.6%
Top 5 scores prédits
2 - 0
13.1%
1 - 0
10.7%
1 - 1
10.0%
3 - 0
9.5%
2 - 1
9.4%
Score réel 0-0 : 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 : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (RB Leipzig) | 69.4% | 65.6% | +3.8 pt |
| Match nul | 21.0% | 20.1% | +0.9 pt |
| Extérieur (Union Berlin) | 9.6% | 14.4% | -4.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 55.2% | 60.2% | -4.9 pt |
| Under 2.5 | 44.8% | 39.8% | +4.9 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
- 21.0% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 1.1145 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.5606 (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