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2024-10-27 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bochum)
11.8%
Match nul
16.0%
Extérieur (Bayern Munich)
72.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
68.6%
L2M (No)
31.4%
Over 2.5
79.8%
Under 2.5
20.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
14.0%
DNB Extérieur
86.0%
Double Chance 1X
27.7%
Double Chance 12
84.0%
Double Chance X2
88.2%
Top 5 scores prédits
1 - 3
8.0%
1 - 2
8.0%
0 - 3
6.5%
0 - 2
6.4%
1 - 1
6.1%
Score réel 0-5 : 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 : 3.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bochum) | 11.8% | 6.1% | +5.7 pt |
| Match nul | 16.0% | 10.2% | +5.8 pt |
| Extérieur (Bayern Munich) | 72.3% | 83.7% | -11.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 79.8% | 78.9% | +0.9 pt |
| Under 2.5 | 20.2% | 21.1% | -0.9 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
- 72.3% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.1162 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.3246 (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