Pronóstico AS Monaco vs LilleLigue 1

Trader Size analiza el partido AS Monaco vs Lille (Ligue 1), el 25/10/2026 00:00 (GMT-3). El marcador más probable indicado es 1x0. Over 2.5 en el 43% de los últimos 30 partidos analizados.

PartidoAS Monaco vs Lille
CompeticiónLigue 1
Fecha / hora
Marcador más probable1x0
Ambos marcan (historial reciente)53%
Over 2.5 goles (historial reciente)43%
Promedio de tarjetas4.1
Promedio de tiros de esquina8.7
Muestra30 partidos recientes
AS Monaco — forma reciente
  • E · Monaco 1x1 Lille (25/10/2026)
  • P · Lorient 1x0 Monaco (18/10/2026)
  • E · Monaco 2x2 Toulouse (10/10/2026)
  • G · Monaco 2x1 Lens (18/09/2026)
  • E · Strasbourg 1x1 Monaco (12/09/2026)
Lille — forma reciente
  • E · Monaco 1x1 Lille (25/10/2026)
  • E · Lille 1x1 Brest (17/10/2026)
  • G · Lille 1x0 Le Havre (10/10/2026)
  • P · Nice 2x1 Lille (20/09/2026)
  • G · Lille 2x0 Troyes (13/09/2026)

Cómo llega Trader Size a este pronóstico

Entrenamos cinco modelos de machine learning con el historial reciente de ambos equipos (resultados, goles, remates, tarjetas y tiros de esquina). Cada modelo estima el resultado y el marcador; el método 4CC0P cruza esos veredictos para medir la consistencia de la señal. Esta página muestra la síntesis; la distribución completa de marcadores y los números detallados por modelo están en el área de suscriptores.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el marcador probable de AS Monaco vs Lille?

Los modelos de machine learning de Trader Size señalan 1x0 como el marcador más probable (Ligue 1). La distribución completa de marcadores está disponible para suscriptores.

¿Cómo predice Trader Size el marcador exacto de un partido?

Entrenamos cinco modelos (Random Forest, Red Neuronal, Gradient Boosting, XGBoost y LightGBM) con el historial reciente de los equipos y cruzamos los veredictos con el método 4CC0P para estimar el marcador más probable y las probabilidades de cada mercado.

¿Qué es el método 4CC0P?

Es el método propio de Trader Size que combina el veredicto de los cinco modelos de machine learning para clasificar un partido como apto o no para una señal, reduciendo los falsos positivos.

Última actualización: 25/10/2026 06:05

Contenido informativo y estadístico. No hay garantía de resultado. Apuesta con responsabilidad. Prohibido para menores de 18 años (+18). Juego responsable.

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Mira los 5 modelos de machine learning (Random Forest, Red Neuronal, Gradient Boosting, XGBoost y LightGBM), la distribución completa de marcadores, las matrices de confusión y el veredicto 4CC0P por modelo.

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