Persian Gulf Pro League

Iran

18 agosto 25

0 - 1

Pronostico Principale

2 - 0

o? - ?

(33%)

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55% 5.38 m/s

ZOB Ahan vs Paykan - Previsione Calcio IA per 18 agosto 25

La nostra previsione basata sull'IA per la partita di Persian Gulf Pro League tra ZOB Ahan e Paykan il 18 agosto 25 in Iran offre una panoramica completa della forma recente di entrambe le squadre e della loro storia negli scontri diretti. ZOB Ahan ha ottenuto 1 vittoria/e, 3 pareggio/i e 1 sconfitta/e nelle sue ultime 5 partite, con una media di 0.6 gol per partita. Nel frattempo, Paykan ha registrato 0 vittoria/e, 2 pareggio/i e 3 sconfitta/e nello stesso periodo, con una media di 0.6 gol per partita. Esaminando i loro precedenti incontri, queste squadre si sono affrontate 0 volta/e: ZOB Ahan ha vinto 0, Paykan ha vinto 0, e 0 partita/e si è/sono conclusa/e in pareggio. In media, i loro incontri hanno prodotto 0.0 gol per partita. Tenendo conto della forma attuale, dei risultati storici e dei modelli statistici avanzati, la nostra IA fornisce informazioni utili per aiutarti a prendere decisioni di scommessa più intelligenti per questa partita.

Metriche Prestazioni Squadra

Media Gol per Partita

0.60

Media di 0.60 gol segnati per partita

Media Gol per Partita

0.60

Media di 0.60 gol segnati per partita

Partite Recenti

ZOB Ahan

Paykan

Approfondimento Pronostico

2 - 0

o? - ?

Questo pronostico ha una valutazione di probabilità speculativa del 33%. Mentre i nostri modelli identificano alcuni modelli favorevoli, le metriche sottostanti mostrano maggiore volatilità e incertezza. I dati storici suggeriscono successi occasionali in scenari simili, ma approcciare con cautela. Se si considera questa scommessa, raccomandiamo puntate ridotte e un attento monitoraggio degli sviluppi pre-partita.

Opzione Speculativa

Livello di Confidenza: Basso

33%

Domande Frequenti

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: Le previsioni vengono aggiornate quotidianamente, di solito prima di mezzogiorno GMT. Gli aggiornamenti tengono conto di formazioni, infortuni e altri eventi in tempo reale che influenzano la precisione.
: Il nostro motore di previsione si basa su modelli di machine learning addestrati con dati storici delle partite, statistiche delle squadre e metriche a livello di giocatore. Il sistema apprende e si adatta continuamente, identificando schemi nascosti e probabilità di risultato ben oltre l'analisi manuale.
: Forniamo all'IA oltre 40 parametri per partita: forza della squadra, serie di vittorie/sconfitte, infortuni dei giocatori, statistiche casa/trasferta, precedenti storici, expected goals (xG) e persino dati meteo. Il modello pondera questi fattori dinamicamente per fornire previsioni accurate.
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: La nostra IA raggiunge fino al 96,8% di accuratezza su specifici tipi di partite, validata confrontando i risultati reali. L'accuratezza viene calcolata per mercato (es. vincente partita, BTTS, over/under) e monitorata costantemente per migliorarne l'affidabilità.
: Utilizziamo modelli ensemble come random forest e gradient boosting, insieme a reti neurali per analisi più approfondite. Questi modelli lavorano insieme per valutare più scenari e ridurre l'errore di previsione.
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: Otteniamo dati da fornitori premium, li validiamo con tecniche di cross-checking e monitoriamo costantemente gli input per eventuali incoerenze. Il controllo qualità è integrato nel nostro sistema.
: Ogni percentuale riflette la fiducia del modello in un determinato risultato (vittoria, pareggio, sconfitta). Una probabilità di vittoria del 70% non è una garanzia, ma indica un forte vantaggio statistico.
: 'Multipla' si riferisce a un gruppo di partite previste singolarmente combinate in una sola scommessa per quote più alte. 'Scommessa del Giorno' è la nostra selezione con la massima fiducia, scelta tramite punteggio di affidabilità tra tutti i modelli.
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: Non è richiesto alcun account. Tutte le previsioni sono pubbliche. Tuttavia, creare un account potrebbe sbloccare funzionalità aggiuntive in futuri aggiornamenti.
: No. Sebbene i nostri modelli forniscano previsioni statisticamente solide, le partite di calcio sono intrinsecamente incerte. Non offriamo garanzie e raccomandiamo un uso responsabile.
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