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2024-10-19 · 17:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
60.5%
Match nul
20.3%
Extérieur (Stuttgart)
19.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
71.2%
L2M (No)
28.8%
Over 2.5
75.8%
Under 2.5
24.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
75.9%
DNB Extérieur
24.1%
Double Chance 1X
80.8%
Double Chance 12
79.7%
Double Chance X2
39.5%
Top 5 scores prédits
2 - 1
8.7%
1 - 1
7.9%
3 - 1
7.4%
2 - 2
6.2%
2 - 0
6.1%
Score réel 4-0 : 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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 60.5% | 73.9% | -13.5 pt |
| Match nul | 20.3% | 15.5% | +4.8 pt |
| Extérieur (Stuttgart) | 19.2% | 10.6% | +8.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 75.8% | 75.4% | +0.4 pt |
| Under 2.5 | 24.2% | 24.6% | -0.4 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
- 60.5% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2346 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.5032 (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