Pronóstico Lyon vs NiceLigue 1

Trader Size analiza el partido Lyon vs Nice (Ligue 1), el 18/10/2026 00:00 (GMT-3). El marcador más probable indicado es 4x1. Over 2.5 en el 53% de los últimos 30 partidos analizados.

PartidoLyon vs Nice
CompeticiónLigue 1
Fecha / hora
Marcador más probable4x1
Ambos marcan (historial reciente)60%
Over 2.5 goles (historial reciente)53%
Promedio de tarjetas3.2
Promedio de tiros de esquina11.6
Muestra30 partidos recientes
Lyon — forma reciente
  • P · Paris SG 2x0 Lyon (26/10/2026)
  • G · Lyon 2x1 Nice (18/10/2026)
  • P · Lens 2x1 Lyon (09/10/2026)
  • G · Lyon 4x0 Rennes (19/09/2026)
  • E · Paris FC 0x0 Lyon (12/09/2026)
Nice — forma reciente
  • G · Brest 1x2 Nice (23/10/2026)
  • P · Lyon 2x1 Nice (18/10/2026)
  • G · Nice 2x1 Strasbourg (11/10/2026)
  • G · Nice 2x1 Lille (20/09/2026)
  • P · 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 Lyon vs Nice?

Los modelos de machine learning de Trader Size señalan 4x1 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.

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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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