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2025-01-12 · 16:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Augsburg)
25.7%
Match nul
26.2%
Extérieur (Stuttgart)
48.0%
Marchés binaires
L2M (Yes)
62.6%
L2M (No)
37.4%
Over 2.5
60.3%
Under 2.5
39.7%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
34.9%
DNB Extérieur
65.1%
Double Chance 1X
52.0%
Double Chance 12
73.8%
Double Chance X2
74.3%
Top 5 scores prédits
1 - 1
12.1%
1 - 2
9.5%
0 - 2
7.3%
2 - 1
6.8%
0 - 1
6.4%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Augsburg) | 25.7% | 24.2% | +1.6 pt |
| Match nul | 26.2% | 26.1% | +0.1 pt |
| Extérieur (Stuttgart) | 48.0% | 49.7% | -1.7 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 60.3% | 53.5% | +6.8 pt |
| Under 2.5 | 39.7% | 46.5% | -6.8 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
- 48.0% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4051 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.7333 (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