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2024-11-23 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
75.7%
Match nul
15.7%
Extérieur (Bochum)
8.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.0%
L2M (No)
42.0%
Over 2.5
72.6%
Under 2.5
27.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
89.9%
DNB Extérieur
10.1%
Double Chance 1X
91.5%
Double Chance 12
84.3%
Double Chance X2
24.3%
Top 5 scores prédits
2 - 0
9.3%
3 - 0
8.8%
2 - 1
8.6%
3 - 1
8.2%
1 - 1
7.0%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 75.7% | 72.9% | +2.8 pt |
| Match nul | 15.7% | 16.0% | -0.2 pt |
| Extérieur (Bochum) | 8.5% | 11.1% | -2.6 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 72.6% | 69.9% | +2.7 pt |
| Under 2.5 | 27.4% | 30.1% | -2.7 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
- 75.7% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0910 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2780 (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