AFF U23 Championship

World

16 luglio 25

4 - 4

Pronostico Principale

1 - 1

o2 - 1

(34%)

Myanmar U23 vs Timor-Leste U23 - Previsione Calcio IA per 16 luglio 25

La nostra previsione basata sull'IA per la partita di AFF U23 Championship tra Myanmar U23 e Timor-Leste U23 il 16 luglio 25 in World offre una panoramica completa della forma recente di entrambe le squadre e della loro storia negli scontri diretti. Myanmar U23 ha ottenuto 0 vittoria/e, 3 pareggio/i e 2 sconfitta/e nelle sue ultime 5 partite, con una media di 1.2 gol per partita. Nel frattempo, Timor-Leste U23 ha registrato 1 vittoria/e, 1 pareggio/i e 3 sconfitta/e nello stesso periodo, con una media di 2.2 gol per partita. Esaminando i loro precedenti incontri, queste squadre si sono affrontate 0 volta/e: Myanmar U23 ha vinto 0, Timor-Leste U23 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

1.20

Media di 1.20 gol segnati per partita

Media Gol per Partita

2.20

Media di 2.20 gol segnati per partita

Partite Recenti

Myanmar U23

Approfondimenti

Punteggio più alto nelle ultime 5: 4 gol

Timor-Leste U23

Approfondimenti

Punteggio più alto nelle ultime 5: 6 gol

Media di 2.2 gol a partita nelle ultime 5

Approfondimento Pronostico

1 - 1

o2 - 1

Questo pronostico ha una valutazione di probabilità speculativa del 34%. 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

34%

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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