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2025-02-22 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (M'gladbach)
50.7%
Match nul
24.6%
Extérieur (Augsburg)
24.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.9%
L2M (No)
34.1%
Over 2.5
65.4%
Under 2.5
34.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
67.3%
DNB Extérieur
32.7%
Double Chance 1X
75.3%
Double Chance 12
75.4%
Double Chance X2
49.3%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.9%
2 - 1
9.4%
2 - 0
6.9%
2 - 2
6.5%
1 - 2
6.5%
Score réel 0-3 : 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 : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (M'gladbach) | 50.7% | 49.4% | +1.3 pt |
| Match nul | 24.6% | 26.6% | -2.0 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 24.7% | 24.0% | +0.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 65.4% | 51.6% | +13.8 pt |
| Under 2.5 | 34.6% | 48.4% | -13.8 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
- 24.7% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.8854 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.4000 (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