dmlc / xgboost
Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Dask, Flink and DataFlow
dmlc/xgboost tiene un índice de salud de 98 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (100/100) y la más baja, AI Readiness (74/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.
Índice de salud del software
Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.
Perfil de puntuación
Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.
El resultado global ponderado 87 se calibra a 98 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).
Titularidad
Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.
Ecosistemas de paquetes
| Registro | Paquete | Versión | Descargas / mes | Versiones | Última publicación |
|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | xgboost | 3.4.1 | - | 93 | hace 32 días |
Métricas por categoría
Vitalidad
¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?
Actividad de desarrollo
Cómo se puntúa
| 36/36 | Recencia de push — último push hace 0 días |
| 35.3/36 | Cadencia de commits — 51/52 semanas con commits |
| 18/18 | Volumen de commits — 476 commits en el último año |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| commits_last_year | 476 |
| human_commit_share | 0,93 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 51 |
Disciplina de publicación
Cómo se puntúa
| 27/27 | Publica versiones — 80 versiones publicadas |
| 36/36 | Recencia de las versiones — última versión hace 1 días |
| 27/27 | Cadencia de publicación — una versión cada ~36,9 días |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| releases_count | 80 |
| latest_release_tag | v3.3.1 |
| releases_from_tags | no |
| days_since_latest_release | 1 |
| mean_days_between_releases | 36,9 |
Comunidad y Adopción
¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?
Popularidad y adopción
Cómo se puntúa
| 60/60 | Estrellas — 28.768 estrellas |
| 25/25 | Forks — 8899 forks |
| 15/15 | Observadores — 886 observadores |
Datos de entrada utilizados
| forks | 8899 |
| stars | 28.768 |
| watchers | 886 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Salud de la comunidad
Cómo se puntúa
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0) |
| 0/18 | Guía CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Código de conducta |
| 7.2/7.2 | Plantilla de issues |
| 0/6.3 | Plantilla de PR |
Datos de entrada utilizados
| has_readme | sí |
| has_license | sí |
| readme_badges | 12 |
| has_contributing | no |
| has_issue_template | sí |
| has_code_of_conduct | no |
| readme_badge_services | api.securityscorecards.dev, badge.fury.io, github.com, opencollective.com, readthedocs.org, shields.io |
| has_pull_request_template | no |
Sostenibilidad y Gobernanza
¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?
Resiliencia de mantenedores (factor bus)
Cómo se puntúa
| 25.2/54 | Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s) |
| 16.1/22.5 | Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 29% de los commits |
| 13.5/13.5 | Amplitud de contribuyentes — 98 contribuyentes |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| bus_factor | 2 |
| contributors_sampled | 98 |
| top_contributor_share | 0,286 |
Capacidad de respuesta a issues y PR
Cómo se puntúa
| 39/42 | Resolución de issues — 93% de issues cerradas |
| 24.1/30 | Aceptación de PR — 5452/6774 PR decididos fusionados |
| 7.8/13 | Newcomer PR acceptance — 6/10 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| merged_prs | 5452 |
| open_issues | 404 |
| closed_issues | 5320 |
| prs_merged_7d | 17 |
| prs_decided_7d | 17 |
| prs_merged_30d | 43 |
| prs_decided_30d | 53 |
| issue_closed_ratio | 0,929 |
| closed_unmerged_prs | 1322 |
| first_time_authors_30d | 7 |
| first_time_prs_merged_30d | 6 |
| first_time_prs_decided_30d | 10 |
Propiedad y custodia
Cómo se puntúa
| 30/30 | Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización |
| 0/20 | Dominio verificado |
| 23.4/25 | Alcance del propietario — 1783 seguidores de dmlc |
| 24.6/25 | Trayectoria — 52 repos públicos, cuenta de ~11 años |
Datos de entrada utilizados
| followers | 1783 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | no |
| owner_login | dmlc |
| public_repos | 52 |
| account_age_days | 4201 |
Mantenimiento de paquetes
Cómo se puntúa
| 25/25 | Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi |
| 35/35 | Recencia de publicación — última publicación hace 32 días |
| 20/20 | Historial de versiones — 93 versiones en el registro |
| 20/20 | No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado |
Datos de entrada utilizados
| packages | xgboost |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | no |
| min_days_since_publish | 32 |
Calidad de Ingeniería
¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?
Prácticas de ingeniería
Cómo se puntúa
| 24/24 | Flujos de trabajo de CI — 17 flujo(s) de trabajo |
| 24/24 | Pruebas presentes |
| 16/16 | Configuración de linter — python-package/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint]) |
| 9.6/9.6 | Hooks de pre-commit |
| 6.4/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_ci | sí |
| has_tests | sí |
| has_editorconfig | sí |
| has_linter_config | sí |
| has_precommit_config | sí |
Documentación
Cómo se puntúa
| 30/30 | README |
| 25/25 | Directorio de documentación |
| 15/15 | Sitio de documentación / página del proyecto — https://xgboost.readthedocs.io/ |
| 10/10 | Descripción del repositorio |
| 10/10 | Topics — 6 topics |
| 10/10 | Wiki |
Datos de entrada utilizados
| topics | gbdt, gbrt, gbm, distributed-systems, xgboost, machine-learning |
| has_wiki | sí |
| homepage | https://xgboost.readthedocs.io/ |
| docs_site | https://xgboost.readthedocs.io/ |
| has_readme | sí |
| has_docs_dir | sí |
| has_description | sí |
Seguridad
¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?
Postura de seguridad
Cómo se puntúa
| 30/30 | Política de seguridad (SECURITY.md) |
| 25/25 | Configuración de Dependabot |
| 0/25 | Lockfiles de dependencias — biblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí |
| 0/20 | Flujo de trabajo de CodeQL |
Datos de entrada utilizados
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | doc/requirements.txt, jvm-packages/pom.xml, python-package/pyproject.toml |
| has_codeql_workflow | no |
| has_security_policy | sí |
| has_dependabot_config | sí |
Avisos de dependencias
Cómo se puntúa
| 35/35 | Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido |
| 25/25 | Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido |
| 0/40 | Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación |
Datos de entrada utilizados
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 3 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
Preparación para IA
¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.
Contexto y guía para agentes
Cómo se puntúa
| 0/45 | Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor |
| 0/15 | Documentación legible por máquinas (llms.txt) |
| 40/40 | Historial de commits legible — 88 de 93 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo) |
Datos de entrada utilizados
| has_llms_txt | no |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,946 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Cómo se puntúa
| 18/18 | Arranque con un solo comando — demo/c-api/basic/Makefile, doc/Makefile, doc/R-package/Makefile |
| 22/22 | Pruebas automatizadas |
| 11/11 | Configuración de lint / formato — python-package/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint]) |
| 11/11 | Verificación estática de tipos — python-package/xgboost/py.typed |
| 0/10 | Entorno reproducible |
| 2/10 | Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente |
| 8/8 | Mantenimiento automatizado — 7 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_nix | no |
| has_tests | sí |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | no |
| typed_language | sí |
| bootstrap_files | demo/c-api/basic/Makefile, doc/Makefile, doc/R-package/Makefile |
| has_devcontainer | no |
| has_linter_config | sí |
| typecheck_configs | python-package/xgboost/py.typed |
| agent_commit_share | 0,01 |
| toolchain_manifests | jvm-packages/pom.xml, jvm-packages/xgboost4j-example/pom.xml, jvm-packages/xgboost4j-flink/pom.xml, jvm-packages/xgboost4j-spark-gpu/pom.xml, jvm-packages/xgboost4j-spark/pom.xml, jvm-packages/xgboost4j/pom.xml |
| dependency_bot_commit_share | 0,07 |
Legibilidad del código para modelos
Cómo se puntúa
| 45/45 | Código verificable por tipos — C++ (tipado estático) |
| 54.5/55 | Tamaños de archivo manejables — 8/835 archivos fuente de más de 60 KB |
Datos de entrada utilizados
| primary_language | C++ |
| largest_source_bytes | 118.303 |
| source_files_sampled | 835 |
| oversized_source_files | 8 |
Interfaces legibles por máquina
Cómo se puntúa
| 0/40 | Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software |
| 0/20 | Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software |
| 40/40 | Ejemplos ejecutables — example |
Datos de entrada utilizados
| example_dirs | example |
| has_mcp_signal | no |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Datos clave
Advertencias de recopilación de datos
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- First-time contributor figures cover 12 of 15 authors (cap 12)
- pypi download statistics for 'xgboost' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/16 18:13:23 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Más detalle
Historial de estrellas y forks 0 ★ / 8899 ⇿
Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.
Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.
Cada punto abarca 4 días.
Dependencias directas 5
| Registro | Paquete | Restricción de versión | Manifiesto |
|---|---|---|---|
| Maven | com.esotericsoftware:kryo | 5.6.2 | jvm-packages/pom.xml |
| Maven | commons-logging:commons-logging | 1.3.4 | jvm-packages/pom.xml |
| PyPI | numpy | — | python-package/pyproject.toml |
| PyPI | scipy | — | python-package/pyproject.toml |
| PyPI | nvidia-nccl-cu13 | — | python-package/pyproject.toml |
Todas las dependencias 53
Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 4 paquetes directos y 49 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.
| Registro | Paquete | Versión | Relación |
|---|---|---|---|
| Maven | com.esotericsoftware:kryo | 5.6.2 | directa |
| Maven | commons-logging:commons-logging | 1.3.4 | directa |
| PyPI | numpy | — | directa |
| PyPI | scipy | — | directa |
| Maven | com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind | — | indirecta |
| Maven | junit:junit | — | indirecta |
| Maven | ml.dmlc:xgboost4j-flink_2.12 | 3.5.0-SNAPSHOT | indirecta |
| Maven | ml.dmlc:xgboost4j-spark_2.12 | 3.5.0-SNAPSHOT | indirecta |
| Maven | ml.dmlc:xgboost4j_2.12 | 3.5.0-SNAPSHOT | indirecta |
| Maven | net.alchim31.maven:scala-maven-plugin | 4.9.2 | indirecta |
| Maven | org.apache.flink:flink-clients | — | indirecta |
| Maven | org.apache.flink:flink-ml-servable-core | 2.2.0 | indirecta |
| Maven | org.apache.hadoop:hadoop-common | — | indirecta |
| Maven | org.apache.hadoop:hadoop-hdfs | — | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-assembly-plugin | — | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-checkstyle-plugin | 3.6.0 | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-gpg-plugin | 3.2.7 | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-jar-plugin | 3.4.2 | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-javadoc-plugin | 3.11.3 | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-release-plugin | 3.1.1 | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin | 3.3.1 | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-shade-plugin | — | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-site-plugin | 3.21.0 | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-source-plugin | 3.3.1 | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-surefire-plugin | — | indirecta |
| Maven | org.apache.maven.plugins:maven-surefire-plugin | 3.5.2 | indirecta |
| Maven | org.codehaus.mojo:exec-maven-plugin | 3.5.0 | indirecta |
| Maven | org.scala-lang:scala-compiler | — | indirecta |
| Maven | org.scala-lang:scala-library | — | indirecta |
| Maven | org.scalactic:scalactic_2.12 | 3.2.19 | indirecta |
| Maven | org.scalatest:scalatest-maven-plugin | — | indirecta |
| Maven | org.scalatest:scalatest-maven-plugin | 2.2.0 | indirecta |
| Maven | org.scalatest:scalatest_2.12 | 3.2.19 | indirecta |
| Maven | org.sonatype.central:central-publishing-maven-plugin | 0.11.0 | indirecta |
| PyPI | breathe | — | indirecta |
| PyPI | cloudpickle | — | indirecta |
| PyPI | dask | — | indirecta |
| PyPI | graphviz | — | indirecta |
| PyPI | matplotlib | — | indirecta |
| PyPI | mock | — | indirecta |
| PyPI | myst-parser | — | indirecta |
| PyPI | pandas | — | indirecta |
| PyPI | pyspark | — | indirecta |
| PyPI | ray | — | indirecta |
| PyPI | scikit-build-core | — | indirecta |
| PyPI | scikit-learn | — | indirecta |
| PyPI | setuptools | — | indirecta |
| PyPI | sh | — | indirecta |
| PyPI | sphinx | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-gallery | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-issues | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-rtd-theme | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-tabs | — | indirecta |
Avisos de dependencias 0
Instalar pypi:xgboost@3.4.1 arrastra 3 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.
Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.
Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.
Informe JSON sin procesar legible por máquina
Comentarios
¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.
Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.
Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.
Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.