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2025-10-25 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-4 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Augsburg)
23.1%
Match nul
28.0%
Extérieur (RB Leipzig)
48.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.0%
L2M (No)
47.0%
Over 2.5
49.1%
Under 2.5
50.9%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
32.0%
DNB Extérieur
68.0%
Double Chance 1X
51.1%
Double Chance 12
72.0%
Double Chance X2
76.9%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.4%
0 - 1
9.9%
1 - 2
9.5%
0 - 2
9.2%
0 - 0
8.7%
Score réel 0-6 : 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 : 6.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Augsburg) | 23.1% | 29.1% | -6.1 pt |
| Match nul | 28.0% | 24.8% | +3.3 pt |
| Extérieur (RB Leipzig) | 48.9% | 46.1% | +2.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 49.1% | 63.6% | -14.6 pt |
| Under 2.5 | 50.9% | 36.4% | +14.6 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
- 48.9% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.3926 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7150 (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