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2024-09-28 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (RB Leipzig)
73.5%
Match nul
17.5%
Extérieur (Augsburg)
9.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
54.3%
L2M (No)
45.7%
Over 2.5
66.9%
Under 2.5
33.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.1%
DNB Extérieur
10.9%
Double Chance 1X
91.0%
Double Chance 12
82.5%
Double Chance X2
26.5%
Top 5 scores prédits
2 - 0
10.7%
3 - 0
9.2%
2 - 1
9.2%
1 - 1
8.2%
3 - 1
7.9%
Score réel 4-0 : 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) | 73.5% | 63.8% | +9.7 pt |
| Match nul | 17.5% | 20.1% | -2.5 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 9.0% | 16.2% | -7.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 66.9% | 64.5% | +2.4 pt |
| Under 2.5 | 33.1% | 35.5% | -2.4 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
- 73.5% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1093 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3084 (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