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2025-03-15 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Augsburg)
40.8%
Match nul
28.9%
Extérieur (Wolfsburg)
30.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.0%
L2M (No)
42.0%
Over 2.5
52.7%
Under 2.5
47.3%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
57.3%
DNB Extérieur
42.7%
Double Chance 1X
69.7%
Double Chance 12
71.1%
Double Chance X2
59.2%
Top 5 scores prédits
1 - 1
13.8%
2 - 1
9.0%
0 - 0
8.1%
1 - 2
7.6%
1 - 0
7.4%
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 4.7%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Augsburg) | 40.8% | 38.7% | +2.1 pt |
| Match nul | 28.9% | 29.6% | -0.7 pt |
| Extérieur (Wolfsburg) | 30.3% | 31.7% | -1.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 52.7% | 45.7% | +7.0 pt |
| Under 2.5 | 47.3% | 54.3% | -7.0 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
- 0.5265 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8975 (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