← Retour à l’accueil
2025-09-20 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Augsburg)
27.0%
Match nul
30.6%
Extérieur (Mainz)
42.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
49.5%
L2M (No)
50.6%
Over 2.5
42.7%
Under 2.5
57.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
38.8%
DNB Extérieur
61.2%
Double Chance 1X
57.6%
Double Chance 12
69.4%
Double Chance X2
73.0%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.5%
0 - 0
10.8%
0 - 1
10.8%
1 - 2
8.7%
0 - 2
8.4%
Score réel 1-4 : 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 : 5.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Augsburg) | 27.0% | 36.2% | -9.2 pt |
| Match nul | 30.6% | 27.2% | +3.4 pt |
| Extérieur (Mainz) | 42.4% | 36.6% | +5.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 42.7% | 54.7% | -12.0 pt |
| Under 2.5 | 57.3% | 45.3% | +12.0 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
- 42.4% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4976 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8571 (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