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2025-11-01 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (RB Leipzig)
42.8%
Match nul
25.5%
Extérieur (Stuttgart)
31.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
66.0%
L2M (No)
34.0%
Over 2.5
63.7%
Under 2.5
36.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.5%
DNB Extérieur
42.5%
Double Chance 1X
68.3%
Double Chance 12
74.5%
Double Chance X2
57.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.3%
2 - 1
8.9%
1 - 2
7.6%
2 - 2
6.7%
2 - 0
5.9%
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 : 6.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (RB Leipzig) | 42.8% | 45.1% | -2.3 pt |
| Match nul | 25.5% | 25.1% | +0.4 pt |
| Extérieur (Stuttgart) | 31.7% | 29.8% | +1.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 63.7% | 65.9% | -2.2 pt |
| Under 2.5 | 36.3% | 34.1% | +2.2 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
- 42.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.4924 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8482 (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