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2025-10-04 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Augsburg)
32.0%
Match nul
29.9%
Extérieur (Wolfsburg)
38.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.4%
L2M (No)
46.6%
Over 2.5
46.9%
Under 2.5
53.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
45.6%
DNB Extérieur
54.4%
Double Chance 1X
61.9%
Double Chance 12
70.1%
Double Chance X2
68.0%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.3%
0 - 0
9.4%
0 - 1
8.8%
1 - 2
8.5%
1 - 0
7.8%
Score réel 3-1 : 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 : 5.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Augsburg) | 32.0% | 37.8% | -5.7 pt |
| Match nul | 29.9% | 26.9% | +3.0 pt |
| Extérieur (Wolfsburg) | 38.1% | 35.4% | +2.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 46.9% | 56.3% | -9.4 pt |
| Under 2.5 | 53.1% | 43.7% | +9.4 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
- 32.0% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.6968 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.1391 (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