Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-05 02:19 UTC

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

C++ · Python · CudaApache-2.0★ 28.626 estrellas⑂ 8877 forksdesde feb 2014Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

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 (76/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

98
global / 100
Excepcional

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.

98
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

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 88 se calibra a 98 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

1757 seguidores51 repositorios públicosdesde mar 2015

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIxgboost3.4.0-92hace 0 días

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

99Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
35.3/36Cadencia de commits51/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits439 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year439
human_commit_share0,93
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones77 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~39,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count77
latest_release_tagv3.4.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases39,8

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

80Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas28.626 estrellas
25/25Forks8877 forks
15/15Observadores882 observadores
Datos de entrada utilizados
forks8877
stars28.626
watchers882
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Apache-2.0)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
7.2/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges12
has_contributingno
has_issue_template
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesapi.securityscorecards.dev, badge.fury.io, github.com, opencollective.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

82Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
16.1/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 28% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes98 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,285
Cómo se puntúa
39.1/42Resolución de issues93% de issues cerradas
24.2/30Aceptación de PR5359/6657 PR decididos fusionados
3.7/13Newcomer PR acceptance2/7 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewsin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs5359
open_issues394
closed_issues5299
prs_merged_7d19
prs_decided_7d26
prs_merged_30d40
prs_decided_30d58
issue_closed_ratio0,931
closed_unmerged_prs1298
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d7
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
23.3/25Alcance del propietario1757 seguidores de dmlc
24.5/25Trayectoria51 repos públicos, cuenta de ~11 años
Datos de entrada utilizados
followers1757
owner_typeOrganization
is_verified
owner_logindmlc
public_repos51
account_age_days4159
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones92 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesxgboost
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

100Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI17 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testssin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfig
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://xgboost.readthedocs.io/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics6 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsgbdt, gbrt, gbm, distributed-systems, xgboost, machine-learning
has_wiki
homepagehttps://xgboost.readthedocs.io/
docs_sitehttps://xgboost.readthedocs.io/
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

78Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
30/30Política de seguridad (SECURITY.md)
25/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependenciasbiblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles
manifestsdoc/requirements.txt, jvm-packages/pom.xml, python-package/pyproject.toml
has_codeql_workflowno
has_security_policy
has_dependabot_config
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Lockfiles de dependencias. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosel conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages21
unassessed_packages32
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 21 dependencias resueltas con OSV. 32 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. No se analiza la alcanzabilidad.

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.

76Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible89 de 93 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,957
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandodemo/c-api/basic/Makefile, doc/Makefile, doc/R-package/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipospython-package/xgboost/py.typed
0/10Entorno reproducible
6/10Práctica demostrada con agentes3 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado7 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_language
bootstrap_filesdemo/c-api/basic/Makefile, doc/Makefile, doc/R-package/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configspython-package/xgboost/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifestsjvm-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_share0,07
Cómo se puntúa
45/45Código verificable por tiposC++ (tipado estático)
54.5/55Tamaños de archivo manejables8/825 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageC++
largest_source_bytes117.685
source_files_sampled825
oversized_source_files8
Cómo se puntúa
40/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)plugin/federated/federated.proto
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesexample
Datos de entrada utilizados
example_dirsexample
has_mcp_signalno
api_schema_filesplugin/federated/federated.proto
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

28.626estrellas de GitHub
98contribuidores
439commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
77versiones publicadas
2factor bus
394issues abiertas
Maven, PyPIecosistemas de paquetes

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 14 authors (cap 12)
  • deps.dev does not index pypi:xgboost@3.4.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/05 02:18:05 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 ★ / 8877 ⇿
0Estrellas
8877Forks
34Versiones

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.

7500800085009000887792022-052024-062026-08
Mayor 2Menor 5Parche 22

Cada punto abarca 4 días.

Dependencias directas 5
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
Mavencom.esotericsoftware:kryo5.6.2jvm-packages/pom.xml
Mavencommons-logging:commons-logging1.3.4jvm-packages/pom.xml
PyPInumpypython-package/pyproject.toml
PyPIscipypython-package/pyproject.toml
PyPInvidia-nccl-cu13python-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.

RegistroPaqueteVersiónRelación
Mavencom.esotericsoftware:kryo5.6.2directa
Mavencommons-logging:commons-logging1.3.4directa
PyPInumpydirecta
PyPIscipydirecta
Mavencom.fasterxml.jackson.core:jackson-databindindirecta
Mavenjunit:junitindirecta
Mavenml.dmlc:xgboost4j-flink_2.123.5.0-SNAPSHOTindirecta
Mavenml.dmlc:xgboost4j-spark_2.123.5.0-SNAPSHOTindirecta
Mavenml.dmlc:xgboost4j_2.123.5.0-SNAPSHOTindirecta
Mavennet.alchim31.maven:scala-maven-plugin4.9.2indirecta
Mavenorg.apache.flink:flink-clientsindirecta
Mavenorg.apache.flink:flink-ml-servable-core2.2.0indirecta
Mavenorg.apache.hadoop:hadoop-commonindirecta
Mavenorg.apache.hadoop:hadoop-hdfsindirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-assembly-pluginindirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-checkstyle-plugin3.6.0indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-gpg-plugin3.2.7indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-jar-plugin3.4.2indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-javadoc-plugin3.11.3indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-release-plugin3.1.1indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin3.3.1indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-shade-pluginindirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-site-plugin3.21.0indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-source-plugin3.3.1indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-surefire-pluginindirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-surefire-plugin3.5.2indirecta
Mavenorg.codehaus.mojo:exec-maven-plugin3.5.0indirecta
Mavenorg.scala-lang:scala-compilerindirecta
Mavenorg.scala-lang:scala-libraryindirecta
Mavenorg.scalactic:scalactic_2.123.2.19indirecta
Mavenorg.scalatest:scalatest-maven-pluginindirecta
Mavenorg.scalatest:scalatest-maven-plugin2.2.0indirecta
Mavenorg.scalatest:scalatest_2.123.2.19indirecta
Mavenorg.sonatype.central:central-publishing-maven-plugin0.11.0indirecta
PyPIbreatheindirecta
PyPIcloudpickleindirecta
PyPIdaskindirecta
PyPIgraphvizindirecta
PyPImatplotlibindirecta
PyPImockindirecta
PyPImyst-parserindirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIpysparkindirecta
PyPIrayindirecta
PyPIscikit-build-coreindirecta
PyPIscikit-learnindirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
PyPIshindirecta
PyPIsphinxindirecta
PyPIsphinx-galleryindirecta
PyPIsphinx-issuesindirecta
PyPIsphinx-rtd-themeindirecta
PyPIsphinx-tabsindirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 21 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 32 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

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.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.