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2025-05-11 · 18:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : H · mi-temps : 1-0 (H)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Stuttgart)
66.8%
Match nul
20.4%
Extérieur (Augsburg)
12.9%
Marchés binaires
L2M (Yes)
58.4%
L2M (No)
41.6%
Over 2.5
65.5%
Under 2.5
34.5%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
83.9%
DNB Extérieur
16.1%
Double Chance 1X
87.1%
Double Chance 12
79.6%
Double Chance X2
33.2%
Top 5 scores prédits
2 - 0
9.7%
2 - 1
9.7%
1 - 1
9.4%
3 - 0
7.7%
3 - 1
7.6%
Score réel 4-0 : 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 : 5.2%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Stuttgart) | 66.8% | 62.1% | +4.6 pt |
| Match nul | 20.4% | 20.6% | -0.3 pt |
| Extérieur (Augsburg) | 12.9% | 17.2% | -4.4 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 65.5% | 66.3% | -0.8 pt |
| Under 2.5 | 34.5% | 33.7% | +0.8 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
- 66.8% (FTR = H)
- Brier 1X2
- 0.1685 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.4039 (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