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2025-04-26 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-0 (D)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Wolfsburg)
42.4%
Match nul
29.3%
Extérieur (Freiburg)
28.3%
Marchés binaires
L2M (Yes)
56.1%
L2M (No)
43.9%
Over 2.5
50.5%
Under 2.5
49.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
59.9%
DNB Extérieur
40.1%
Double Chance 1X
71.7%
Double Chance 12
70.7%
Double Chance X2
57.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
14.0%
2 - 1
9.1%
0 - 0
8.6%
1 - 0
8.2%
2 - 0
7.6%
Score réel 0-1 : 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 : 4.9%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Wolfsburg) | 42.4% | 40.4% | +2.0 pt |
| Match nul | 29.3% | 26.3% | +3.0 pt |
| Extérieur (Freiburg) | 28.3% | 33.3% | -5.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 50.5% | 59.5% | -8.9 pt |
| Under 2.5 | 49.5% | 40.5% | +8.9 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
- 28.3% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.7786 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 1.2605 (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