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2025-01-15 · 19:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-2 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Union Berlin)
42.8%
Match nul
30.4%
Extérieur (Augsburg)
26.8%
Marchés binaires
L2M (Yes)
52.3%
L2M (No)
47.7%
Over 2.5
45.9%
Under 2.5
54.1%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
61.5%
DNB Extérieur
38.5%
Double Chance 1X
73.2%
Double Chance 12
69.6%
Double Chance X2
57.3%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.5%
0 - 0
10.1%
1 - 0
9.6%
2 - 1
8.9%
2 - 0
8.2%
Score réel 0-2 : 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 : 4.8%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Union Berlin) | 42.8% | 44.6% | -1.8 pt |
| Match nul | 30.4% | 29.1% | +1.4 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 26.8% | 26.3% | +0.5 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 45.9% | 44.7% | +1.2 pt |
| Under 2.5 | 54.1% | 55.3% | -1.2 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
- 26.8% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.8114 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.3168 (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