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2024-09-20 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Augsburg)
38.3%
Match nul
29.6%
Extérieur (Mainz)
32.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.7%
L2M (No)
43.3%
Over 2.5
50.6%
Under 2.5
49.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
54.3%
DNB Extérieur
45.7%
Double Chance 1X
67.9%
Double Chance 12
70.4%
Double Chance X2
61.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.1%
0 - 0
8.6%
2 - 1
8.6%
1 - 2
7.8%
1 - 0
7.6%
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 : 4.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Augsburg) | 38.3% | 40.5% | -2.2 pt |
| Match nul | 29.6% | 27.3% | +2.3 pt |
| Extérieur (Mainz) | 32.1% | 32.2% | -0.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 50.6% | 55.2% | -4.6 pt |
| Under 2.5 | 49.4% | 44.8% | +4.6 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
- 32.1% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.6945 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1351 (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