Ekstraliga Women

Poland

11 ottobre 25

3 - 1

Pronostico Principale

2 - 1

o? - ?

(28%)

UKS Łódź vs Lech Poznan W - Previsione Calcio IA per 11 ottobre 25

La nostra previsione basata sull'IA per la partita di Ekstraliga Women tra UKS Łódź e Lech Poznan W il 11 ottobre 25 in Poland offre una panoramica completa della forma recente di entrambe le squadre e della loro storia negli scontri diretti. UKS Łódź ha ottenuto 2 vittoria/e, 2 pareggio/i e 1 sconfitta/e nelle sue ultime 5 partite, con una media di 2.0 gol per partita. Nel frattempo, Lech Poznan W ha registrato 1 vittoria/e, 0 pareggio/i e 4 sconfitta/e nello stesso periodo, con una media di 1.0 gol per partita. Esaminando i loro precedenti incontri, queste squadre si sono affrontate 0 volta/e: UKS Łódź ha vinto 0, Lech Poznan W 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

1.00

Media di 1.00 gol segnati per partita

Partite Recenti

UKS Łódź

Approfondimenti

Punteggio più alto nelle ultime 5: 4 gol

Lech Poznan W

Approfondimento Pronostico

2 - 1

o? - ?

Questo pronostico ha una valutazione di probabilità speculativa del 28%. 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

Lech Poznan W: Abbiamo previsto 2 risultati esatti nelle ultime 6 partite (33% di precisione)

28%

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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