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2024-10-20 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 1-1 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Wolfsburg)
43.6%
Match nul
28.8%
Extérieur (Werder Bremen)
27.6%
Marchés binaires
L2M (Yes)
57.0%
L2M (No)
43.0%
Over 2.5
52.0%
Under 2.5
48.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.3%
DNB Extérieur
38.7%
Double Chance 1X
72.4%
Double Chance 12
71.2%
Double Chance X2
56.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.7%
2 - 1
9.2%
0 - 0
8.2%
1 - 0
8.0%
2 - 0
7.7%
Score réel 2-4 : 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 : 4.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Wolfsburg) | 43.6% | 47.7% | -4.1 pt |
| Match nul | 28.8% | 25.6% | +3.2 pt |
| Extérieur (Werder Bremen) | 27.6% | 26.7% | +0.9 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 52.0% | 60.1% | -8.1 pt |
| Under 2.5 | 48.0% | 39.9% | +8.1 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
- 27.6% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.7979 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2884 (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