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2025-08-23 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-3 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Freiburg)
46.3%
Match nul
29.0%
Extérieur (Augsburg)
24.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
51.9%
L2M (No)
48.1%
Over 2.5
46.7%
Under 2.5
53.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
65.2%
DNB Extérieur
34.8%
Double Chance 1X
75.3%
Double Chance 12
71.0%
Double Chance X2
53.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.9%
1 - 0
10.2%
0 - 0
9.4%
2 - 1
9.2%
2 - 0
8.9%
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 : 6.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Freiburg) | 46.3% | 48.8% | -2.5 pt |
| Match nul | 29.0% | 26.9% | +2.1 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 24.7% | 24.3% | +0.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 46.7% | 48.7% | -1.9 pt |
| Under 2.5 | 53.3% | 51.3% | +1.9 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
- 0.8659 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3992 (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