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2024-12-08 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Wolfsburg)
40.8%
Match nul
30.5%
Extérieur (Mainz)
28.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
53.3%
L2M (No)
46.7%
Over 2.5
46.6%
Under 2.5
53.4%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
58.6%
DNB Extérieur
41.4%
Double Chance 1X
71.2%
Double Chance 12
69.5%
Double Chance X2
59.3%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.6%
0 - 0
9.9%
1 - 0
9.0%
2 - 1
8.8%
2 - 0
7.7%
Score réel 4-3 : 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 : 4.4%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Wolfsburg) | 40.8% | 45.2% | -4.4 pt |
| Match nul | 30.5% | 28.2% | +2.3 pt |
| Extérieur (Mainz) | 28.8% | 26.6% | +2.2 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 46.6% | 50.9% | -4.3 pt |
| Under 2.5 | 53.4% | 49.1% | +4.3 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
- 40.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.5268 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8977 (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