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2024-09-27 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Dortmund)
81.1%
Match nul
12.6%
Extérieur (Bochum)
6.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.4%
L2M (No)
41.6%
Over 2.5
78.3%
Under 2.5
21.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
92.8%
DNB Extérieur
7.2%
Double Chance 1X
93.7%
Double Chance 12
87.4%
Double Chance X2
18.9%
Top 5 scores prédits
3 - 0
8.9%
2 - 0
8.3%
3 - 1
8.2%
2 - 1
7.6%
4 - 0
7.2%
Score réel 4-2 : 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 : 4.6%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Dortmund) | 81.1% | 79.7% | +1.5 pt |
| Match nul | 12.6% | 12.7% | -0.1 pt |
| Extérieur (Bochum) | 6.3% | 7.6% | -1.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 78.3% | 75.1% | +3.2 pt |
| Under 2.5 | 21.7% | 24.9% | -3.2 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
- 81.1% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0554 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2092 (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