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2024-10-05 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bochum)
33.4%
Match nul
28.2%
Extérieur (Wolfsburg)
38.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
61.0%
L2M (No)
39.0%
Over 2.5
56.2%
Under 2.5
43.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
46.5%
DNB Extérieur
53.5%
Double Chance 1X
61.5%
Double Chance 12
71.8%
Double Chance X2
66.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.2%
1 - 2
8.7%
2 - 1
8.1%
0 - 0
7.1%
0 - 1
6.3%
Score réel 1-3 : 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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bochum) | 33.4% | 31.4% | +2.0 pt |
| Match nul | 28.2% | 25.8% | +2.3 pt |
| Extérieur (Wolfsburg) | 38.5% | 42.8% | -4.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 56.2% | 59.1% | -2.9 pt |
| Under 2.5 | 43.8% | 40.9% | +2.9 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
- 38.5% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.5692 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.9553 (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