← Retour à l’accueil
2025-11-09 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-2 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
59.6%
Match nul
23.7%
Extérieur (Augsburg)
16.7%
Marchés binaires
L2M (Yes)
55.5%
L2M (No)
44.5%
Over 2.5
57.4%
Under 2.5
42.6%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
78.1%
DNB Extérieur
21.9%
Double Chance 1X
83.3%
Double Chance 12
76.3%
Double Chance X2
40.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.2%
2 - 0
10.1%
2 - 1
10.0%
1 - 0
8.8%
3 - 0
6.7%
Score réel 3-2 : 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 (Stuttgart) | 59.6% | 62.3% | -2.7 pt |
| Match nul | 23.7% | 20.8% | +2.9 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 16.7% | 16.9% | -0.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 57.4% | 62.6% | -5.2 pt |
| Under 2.5 | 42.6% | 37.4% | +5.2 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
- 59.6% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2470 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5172 (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