1. Liga Promotion

Switzerland

30 agosto 25

2 - 1

Pronostico Principale

2 - 2

o2 - 1

(61%)

Cham vs Grand-Saconnex - Previsione Calcio IA per 30 agosto 25

La nostra previsione basata sull'IA per la partita di 1. Liga Promotion tra Cham e Grand-Saconnex il 30 agosto 25 in Switzerland offre una panoramica completa della forma recente di entrambe le squadre e della loro storia negli scontri diretti. Cham ha ottenuto 3 vittoria/e, 1 pareggio/i e 1 sconfitta/e nelle sue ultime 5 partite, con una media di 2.0 gol per partita. Nel frattempo, Grand-Saconnex ha registrato 2 vittoria/e, 0 pareggio/i e 3 sconfitta/e nello stesso periodo, con una media di 2.4 gol per partita. Esaminando i loro precedenti incontri, queste squadre si sono affrontate 0 volta/e: Cham ha vinto 0, Grand-Saconnex 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

2.00

Media di 2.00 gol segnati per partita

Media Gol per Partita

2.40

Media di 2.40 gol segnati per partita

Partite Recenti

Cham

Approfondimenti

Vinto il 60% delle ultime 5 partite

Punteggio più alto nelle ultime 5: 4 gol

Grand-Saconnex

Approfondimenti

Segnato nell'ultima 5 partita

Media di 2.4 gol a partita nelle ultime 5

Approfondimento Pronostico

2 - 2

o2 - 1

L'analisi statistica indica una probabilità convincente del 61% per questo risultato. I nostri modelli mostrano tendenze positive nei dati recenti sulle prestazioni, supportate da vantaggi tattici nel matchup e precedenti storici. Sebbene non sia la nostra scelta a più alta confidenza, il rapporto rischio-rendimento appare favorevole basato su analisi complete della squadra e fattori situazionali.

Opportunità di Alto Valore

Livello di Confidenza: Alto

61%

Domande Frequenti

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: 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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: 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.
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