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2025-02-08 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : D · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Mainz)
49.4%
Match nul
27.9%
Extérieur (Augsburg)
22.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.6%
L2M (No)
44.4%
Over 2.5
52.1%
Under 2.5
47.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
68.5%
DNB Extérieur
31.5%
Double Chance 1X
77.3%
Double Chance 12
72.1%
Double Chance X2
50.6%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.3%
2 - 1
9.6%
2 - 0
8.9%
1 - 0
8.8%
0 - 0
8.1%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Mainz) | 49.4% | 52.9% | -3.5 pt |
| Match nul | 27.9% | 26.9% | +1.0 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 22.7% | 20.2% | +2.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 52.1% | 46.4% | +5.7 pt |
| Under 2.5 | 47.9% | 53.6% | -5.7 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
- 27.9% (FTR = D)
- Brier 1X2
- 0.8162 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2780 (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