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2024-11-10 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
57.5%
Match nul
24.0%
Extérieur (Ein Frankfurt)
18.5%
Marchés binaires
L2M (Yes)
60.3%
L2M (No)
39.7%
Over 2.5
61.6%
Under 2.5
38.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
75.6%
DNB Extérieur
24.4%
Double Chance 1X
81.5%
Double Chance 12
76.0%
Double Chance X2
42.5%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.1%
2 - 1
9.9%
2 - 0
8.8%
1 - 0
7.1%
3 - 1
6.8%
Score réel 2-3 : 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 (Stuttgart) | 57.5% | 53.7% | +3.8 pt |
| Match nul | 24.0% | 24.5% | -0.5 pt |
| Extérieur (Ein Frankfurt) | 18.5% | 21.8% | -3.3 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 61.6% | 59.4% | +2.2 pt |
| Under 2.5 | 38.4% | 40.6% | -2.2 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
- 18.5% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.0516 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.6852 (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