Palpite Espanyol x Levantela liga

O Trader Size analisa Espanyol x Levante pelo la liga, em 16/08/2026 00:00. O placar mais provável indicado é 1x1. Over 2.5 em 63% dos últimos 30 jogos analisados.

PartidaEspanyol x Levante
Campeonatola liga
Data / hora
Placar mais provável1x1
Ambas marcam (histórico recente)70%
Over 2.5 gols (histórico recente)63%
Média de cartões4,3
Média de escanteios7,4
Amostra30 jogos recentes
Espanyol — forma recente
  • D · Santander 2x1 Espanol (24/10/2026)
  • D · Espanol 0x1 Ath Madrid (17/10/2026)
  • E · Malaga 1x1 Espanol (09/10/2026)
  • D · Espanol 1x3 Elche (18/09/2026)
  • D · Vallecano 2x1 Espanol (15/09/2026)
Levante — forma recente
  • D · Sociedad 2x1 Levante (25/10/2026)
  • V · Levante 3x1 Ath Bilbao (21/10/2026)
  • E · La Coruna 1x1 Levante (16/10/2026)
  • E · Levante 3x3 Sevilla (12/10/2026)
  • D · Villarreal 3x1 Levante (20/09/2026)

Como o Trader Size chega a esse palpite

Treinamos cinco modelos de machine learning com o histórico recente das duas equipes (resultados, gols, finalizações, cartões e escanteios). Cada modelo estima o resultado e o placar; o método 4CC0P cruza esses vereditos para medir a consistência do sinal. Esta página mostra a síntese; a distribuição completa de placares e os números detalhados por modelo ficam na área de assinante.

Perguntas frequentes

Qual o placar provável de Espanyol x Levante?

Os modelos de machine learning do Trader Size apontam 1x1 como o placar mais provável pelo la liga. A distribuição completa de placares fica disponível para assinantes.

Como o Trader Size prevê o placar exato de um jogo?

Treinamos cinco modelos (Random Forest, Rede Neural, Gradient Boosting, XGBoost e LightGBM) com o histórico recente das equipes e cruzamos os vereditos no método 4CC0P para estimar o placar mais provável e as probabilidades de cada mercado.

O que é o método 4CC0P?

É o método proprietário do Trader Size que combina o veredito dos cinco modelos de machine learning para classificar uma partida como apta ou não a um sinal, reduzindo falsos positivos.

Última atualização: 16/08/2026 06:03

Conteúdo informativo e estatístico. Não há garantia de resultado. Aposte com responsabilidade. Proibido para menores de 18 anos (+18). Jogo responsável.

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Veja os 5 modelos de machine learning (Random Forest, Rede Neural, Gradient Boosting, XGBoost e LightGBM), a distribuição completa de placares, as matrizes de confusão e o veredito 4CC0P por modelo.

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