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2024-12-06 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
62.9%
Match nul
23.8%
Extérieur (Union Berlin)
13.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
50.5%
L2M (No)
49.5%
Over 2.5
53.8%
Under 2.5
46.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
82.5%
DNB Extérieur
17.5%
Double Chance 1X
86.7%
Double Chance 12
76.2%
Double Chance X2
37.1%
Top 5 scores prédits
2 - 0
11.7%
1 - 1
11.4%
1 - 0
10.2%
2 - 1
9.8%
3 - 0
7.8%
Score réel 3-2 : 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 : 4.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 62.9% | 50.4% | +12.5 pt |
| Match nul | 23.8% | 27.4% | -3.7 pt |
| Extérieur (Union Berlin) | 13.3% | 22.2% | -8.8 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 53.8% | 45.6% | +8.2 pt |
| Under 2.5 | 46.2% | 54.4% | -8.2 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
- 62.9% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.2121 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4639 (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