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2025-09-14 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (St Pauli)
33.6%
Match nul
38.0%
Extérieur (Augsburg)
28.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
33.0%
L2M (No)
67.0%
Over 2.5
22.8%
Under 2.5
77.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
54.2%
DNB Extérieur
45.8%
Double Chance 1X
71.6%
Double Chance 12
61.9%
Double Chance X2
66.4%
Top 5 scores prédits
0 - 0
21.0%
1 - 0
15.1%
1 - 1
14.7%
0 - 1
13.3%
2 - 0
7.3%
Score réel 2-1 : 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 (St Pauli) | 33.6% | 44.6% | -11.0 pt |
| Match nul | 38.0% | 27.9% | +10.1 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 28.4% | 27.4% | +0.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 22.8% | 48.1% | -25.4 pt |
| Under 2.5 | 77.2% | 51.9% | +25.4 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
- 33.6% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.6665 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.0915 (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