Pronóstico Le Havre vs AJ AuxerreLigue 1

Trader Size analiza el partido Le Havre vs AJ Auxerre (Ligue 1), el 18/10/2026 00:00 (GMT-3). El marcador más probable indicado es 2x0. Over 2.5 en el 50% de los últimos 30 partidos analizados.

PartidoLe Havre vs AJ Auxerre
CompeticiónLigue 1
Fecha / hora
Marcador más probable2x0
Ambos marcan (historial reciente)73%
Over 2.5 goles (historial reciente)50%
Promedio de tarjetas3.6
Promedio de tiros de esquina9.7
Muestra30 partidos recientes
Le Havre — forma reciente
  • P · Marseille 4x3 Le Havre (25/10/2026)
  • P · Le Havre 1x3 Auxerre (18/10/2026)
  • P · Lille 1x0 Le Havre (10/10/2026)
  • P · Toulouse 3x2 Le Havre (19/09/2026)
  • E · Le Havre 0x0 Angers (12/09/2026)
AJ Auxerre — forma reciente
  • E · Auxerre 1x1 Le Mans (25/10/2026)
  • G · Le Havre 1x3 Auxerre (18/10/2026)
  • P · Rennes 4x1 Auxerre (11/10/2026)
  • G · Auxerre 2x1 Brest (20/09/2026)
  • G · Auxerre 1x0 Nice (12/09/2026)

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 Le Havre vs AJ Auxerre?

Los modelos de machine learning de Trader Size señalan 2x0 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: 18/10/2026 06:06

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

Análisis completo para suscriptores

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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