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2025-11-29 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
73.9%
Match nul
19.0%
Extérieur (St Pauli)
7.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
39.0%
L2M (No)
61.0%
Over 2.5
51.8%
Under 2.5
48.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
91.3%
DNB Extérieur
8.7%
Double Chance 1X
93.0%
Double Chance 12
81.0%
Double Chance X2
26.1%
Top 5 scores prédits
2 - 0
15.3%
1 - 0
13.0%
3 - 0
11.2%
1 - 1
8.8%
2 - 1
8.6%
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 : 5.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 73.9% | 85.5% | -11.6 pt |
| Match nul | 19.0% | 10.0% | +9.1 pt |
| Extérieur (St Pauli) | 7.0% | 4.5% | +2.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 51.8% | 73.6% | -21.8 pt |
| Under 2.5 | 48.2% | 26.4% | +21.8 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
- 73.9% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1090 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3019 (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