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2025-04-04 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Augsburg)
17.5%
Match nul
20.2%
Extérieur (Bayern Munich)
62.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.8%
L2M (No)
31.2%
Over 2.5
74.1%
Under 2.5
25.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
21.9%
DNB Extérieur
78.1%
Double Chance 1X
37.6%
Double Chance 12
79.8%
Double Chance X2
82.5%
Top 5 scores prédits
1 - 2
9.0%
1 - 1
8.2%
1 - 3
7.6%
0 - 2
6.7%
2 - 2
6.0%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Augsburg) | 17.5% | 12.3% | +5.2 pt |
| Match nul | 20.2% | 19.6% | +0.5 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 62.4% | 68.1% | -5.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 74.1% | 60.4% | +13.7 pt |
| Under 2.5 | 25.9% | 39.6% | -13.7 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
- 62.4% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.2128 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4721 (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