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2024-11-30 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-3 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (RB Leipzig)
68.9%
Match nul
20.3%
Extérieur (Wolfsburg)
10.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.7%
L2M (No)
47.3%
Over 2.5
61.0%
Under 2.5
39.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
86.4%
DNB Extérieur
13.6%
Double Chance 1X
89.2%
Double Chance 12
79.7%
Double Chance X2
31.1%
Top 5 scores prédits
2 - 0
11.4%
1 - 1
9.7%
2 - 1
9.6%
3 - 0
8.8%
1 - 0
8.6%
Score réel 1-5 : 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 : 4.5%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (RB Leipzig) | 68.9% | 55.0% | +13.9 pt |
| Match nul | 20.3% | 24.4% | -4.0 pt |
| Extérieur (Wolfsburg) | 10.8% | 20.6% | -9.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 61.0% | 58.5% | +2.5 pt |
| Under 2.5 | 39.0% | 41.5% | -2.5 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
- 10.8% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 1.3112 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 2.2247 (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