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2024-09-01 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
75.2%
Match nul
15.4%
Extérieur (Freiburg)
9.4%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.7%
L2M (No)
37.3%
Over 2.5
76.6%
Under 2.5
23.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
88.9%
DNB Extérieur
11.1%
Double Chance 1X
90.6%
Double Chance 12
84.6%
Double Chance X2
24.8%
Top 5 scores prédits
2 - 1
8.3%
3 - 1
8.2%
2 - 0
7.9%
3 - 0
7.8%
1 - 1
6.5%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.0%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 75.2% | 80.1% | -4.9 pt |
| Match nul | 15.4% | 12.3% | +3.1 pt |
| Extérieur (Freiburg) | 9.4% | 7.6% | +1.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 76.6% | 74.5% | +2.1 pt |
| Under 2.5 | 23.4% | 25.5% | -2.1 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
- 75.2% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0941 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2852 (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