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2024-09-22 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
41.4%
Match nul
25.6%
Extérieur (Dortmund)
32.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.0%
L2M (No)
32.0%
Over 2.5
65.8%
Under 2.5
34.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
55.7%
DNB Extérieur
44.3%
Double Chance 1X
67.1%
Double Chance 12
74.4%
Double Chance X2
58.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.2%
2 - 1
8.7%
1 - 2
7.7%
2 - 2
6.9%
2 - 0
5.4%
Score réel 5-1 : 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 (Stuttgart) | 41.4% | 41.7% | -0.3 pt |
| Match nul | 25.6% | 25.4% | +0.2 pt |
| Extérieur (Dortmund) | 32.9% | 32.9% | +0.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 65.8% | 66.0% | -0.2 pt |
| Under 2.5 | 34.2% | 34.0% | +0.2 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
- 41.4% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.5169 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8807 (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