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2024-12-15 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Heidenheim)
31.6%
Match nul
27.5%
Extérieur (Stuttgart)
40.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.2%
L2M (No)
37.8%
Over 2.5
58.2%
Under 2.5
41.8%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
43.6%
DNB Extérieur
56.4%
Double Chance 1X
59.1%
Double Chance 12
72.5%
Double Chance X2
68.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.8%
1 - 2
8.9%
2 - 1
7.8%
0 - 0
6.6%
0 - 2
6.4%
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 : 5.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Heidenheim) | 31.6% | 21.4% | +10.2 pt |
| Match nul | 27.5% | 23.9% | +3.7 pt |
| Extérieur (Stuttgart) | 40.8% | 54.7% | -13.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 58.2% | 60.3% | -2.1 pt |
| Under 2.5 | 41.8% | 39.7% | +2.1 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
- 40.8% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.5256 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8953 (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