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2024-11-02 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 4-1 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Ein Frankfurt)
63.6%
Match nul
21.6%
Extérieur (Bochum)
14.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.7%
L2M (No)
40.3%
Over 2.5
64.5%
Under 2.5
35.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
81.1%
DNB Extérieur
18.9%
Double Chance 1X
85.2%
Double Chance 12
78.4%
Double Chance X2
36.4%
Top 5 scores prédits
1 - 1
10.0%
2 - 1
9.8%
2 - 0
9.3%
3 - 1
7.4%
3 - 0
7.1%
Score réel 7-2 : 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 : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Ein Frankfurt) | 63.6% | 66.0% | -2.4 pt |
| Match nul | 21.6% | 18.9% | +2.7 pt |
| Extérieur (Bochum) | 14.8% | 15.1% | -0.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 64.5% | 68.1% | -3.6 pt |
| Under 2.5 | 35.5% | 31.9% | +3.6 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
- 63.6% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2015 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4532 (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