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2024-09-22 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 2-3 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Leverkusen)
74.9%
Match nul
17.5%
Extérieur (Wolfsburg)
7.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
48.0%
L2M (No)
52.0%
Over 2.5
62.0%
Under 2.5
38.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
90.8%
DNB Extérieur
9.2%
Double Chance 1X
92.5%
Double Chance 12
82.5%
Double Chance X2
25.1%
Top 5 scores prédits
2 - 0
12.6%
3 - 0
10.4%
2 - 1
9.0%
1 - 0
9.0%
1 - 1
8.4%
Score réel 4-3 : 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 : 4.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Leverkusen) | 74.9% | 75.3% | -0.4 pt |
| Match nul | 17.5% | 15.2% | +2.3 pt |
| Extérieur (Wolfsburg) | 7.5% | 9.5% | -1.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 62.0% | 68.5% | -6.4 pt |
| Under 2.5 | 38.0% | 31.5% | +6.4 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
- 74.9% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0995 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2890 (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