Huggy Turf — Baseline Bernoulli (Winner Prediction)
🇬🇧 English
Baseline winner-prediction model for French horse races, built on the Huggy Database — French Horse Races dataset. Meant as a reference point for evaluating more advanced models (XGBoost, LightGBM, neural networks).
Approach
Bernoulli logistic regression on final PMU odds plus 8 form features (recent finishes, jockey_win_rate_90d, trainer_win_rate_90d, draw, normalized distance, weight, age, sex).
Performance (Q4 2025 validation)
| Metric | Baseline | Public odds |
|---|---|---|
| Log loss | 0.298 | 0.312 |
| Top-1 accuracy | 22.4% | 21.1% |
| Flat ROI (1€ stake) | -8.2% | -14.5% |
Usage
import joblib, pandas as pd
model = joblib.load("baseline_bernoulli.joblib")
X = pd.read_parquet("runners_upcoming.parquet")
probs = model.predict_proba(X)[:, 1]
Limitations
- Not calibrated for real betting.
- No performance guarantee — research use only.
- The full dataset requires a commercial license — see https://huggydatabase.com/.
🇫🇷 Français
Modèle baseline de prédiction du gagnant d'une course hippique française à partir du dataset Huggy Database — French Horse Races. Sert de point de comparaison pour évaluer des modèles plus avancés (XGBoost, LightGBM, réseaux de neurones).
Approche
Régression logistique Bernoulli sur les cotes PMU finales et 8 features de forme (musique, jockey_win_rate_90j, entraineur_win_rate_90j, corde, distance normalisée, poids, âge, sexe).
Performance (validation Q4 2025)
| Métrique | Baseline | Cote publique |
|---|---|---|
| Log loss | 0.298 | 0.312 |
| Top-1 accuracy | 22.4% | 21.1% |
| ROI flat (mise 1€) | -8.2% | -14.5% |
Limites
- Modèle non calibré pour paris réels.
- Aucune garantie de performance : à des fins de recherche uniquement.
- Le dataset complet nécessite une licence commerciale — voir https://huggydatabase.com/.
Links / Liens
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