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2024-11-22 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Bayern Munich)
80.2%
Match nul
12.7%
Extérieur (Augsburg)
7.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.2%
L2M (No)
37.8%
Over 2.5
80.5%
Under 2.5
19.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
91.8%
DNB Extérieur
8.2%
Double Chance 1X
92.9%
Double Chance 12
87.3%
Double Chance X2
19.8%
Top 5 scores prédits
3 - 1
8.1%
3 - 0
8.0%
2 - 1
7.4%
2 - 0
7.2%
4 - 1
6.7%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Bayern Munich) | 80.2% | 85.7% | -5.5 pt |
| Match nul | 12.7% | 9.3% | +3.4 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 7.1% | 5.0% | +2.1 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 80.5% | 74.9% | +5.6 pt |
| Under 2.5 | 19.5% | 25.1% | -5.6 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
- 80.2% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.0606 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.2211 (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