Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 23:32 UTC

DistrictDataLabs / yellowbrick

Visual analysis and diagnostic tools to facilitate machine learning model selection.

PythonApache-2.0★ 4 400 зірок⑂ 570 форківз трав. 2016 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

DistrictDataLabs/yellowbrick має індекс здоров’я 34 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Community & Adoption (86/100), найнижчий — Vitality (18/100). Останнє оновлення було 539 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

34
загалом / 100
У зоні ризику

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

34
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 61 калібровано до 67 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

District Data LabsОрганізація
67 підписників76 публічних репозиторіївз бер. 2014 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

18Критичний · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість pushостанній push 539 дн. тому
0/36Ритм комітів0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push539
active_weeks_last_year0
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізиопубліковано 24 релізів
0/36Свіжість релізівостанній реліз 1 452 дн. тому
12.6/27Ритм релізівреліз кожні ~143,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasesнемає даних
Використані вхідні дані
releases_count24
latest_release_tagv1.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1 452
mean_days_between_releases143,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

86Відмінний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
59.1/60Зірки4 400 зірок
23/25Форки570 форків
11.2/15Спостерігачі103 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks570
stars4 400
watchers103
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензіявизнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges7
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

76Добрий · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-факторна 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 42% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів100 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled100
top_contributor_share0,423
Як обчислюється оцінка
36.4/42Вирішення issueзакрито 87% issue
23.8/30Прийняття PRзлито 483/608 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptanceза 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 27/30 approved changesets -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
merged_prs483
open_issues94
closed_issues608
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,866
closed_unmerged_prs125
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власникау власності організації
0/20Верифікований доменстатус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
13.2/25Охоплення власника67 підписників у DistrictDataLabs
25/25Послужний список76 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers67
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginDistrictDataLabs
public_repos76
account_age_days4 518
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

80Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests0 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінкаhttp://www.scikit-yb.org/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми10 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsmachine-learning, visual-analysis, model-selection, visualization, scikit-learn, visualizer, matplotlib, python, estimator, anaconda
has_wikiні
homepagehttp://www.scikit-yb.org/
docs_sitehttp://www.scikit-yb.org/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

51Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionнемає даних
0/2.5CI-Tests0 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-ReviewFound 27/30 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензіяlicense file detected
0/7.5Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packagingнемає даних
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SASTSAST tool detected but not run on all commits
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasesнемає даних
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities20 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщеньжодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщеньтранзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщеньжодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories35
affected_packages4
assessed_packages13
unassessed_packages11
affected_by_severitycritical 1, moderate 2, unknown 1
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 13 резолвлених залежностей із OSV. 11 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

56Помірний · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентівнемає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітівнамір зазначено у 82 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url
legible_history_share0,82
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командоюMakefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентамисеред останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводженняавтоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований кодPython без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів0/199 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes44 210
source_files_sampled199
oversized_source_files0
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCPне застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску прикладиexamples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files
interfaces_expected_of
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

4 400зірок GitHub
100контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
539днів від останнього пушу
24релізів
2бас-фактор
94відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 570 ⇿
0Зірки
570Форки
24Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0100200300400500600558262016-052021-062026-07
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 7

Кожна точка охоплює 10 днів.

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10
3.9сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-12 23:31 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
0CI-Tests0 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 27/30 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities20 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 24

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 24 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcoverage5.5непряма
PyPIcyclerнепряма
PyPIcycler0.10.0непряма
PyPImatplotlibнепряма
PyPImatplotlib3.4.2непряма
PyPInltk3.6.7непряма
PyPInumba0.55.2непряма
PyPInumpyнепряма
PyPInumpy1.22.0непряма
PyPInumpydocнепряма
PyPIpandasнепряма
PyPIpandas1.3.0непряма
PyPIpytest6.2.4непряма
PyPIpytest-cov2.12.1непряма
PyPIpytest-flakes4.0.3непряма
PyPIpytest-specнепряма
PyPIscikit-learnнепряма
PyPIscikit-learn1.0.2непряма
PyPIscipyнепряма
PyPIscipy1.8.0непряма
PyPIsphinxнепряма
PyPIsphinx-rtd-themeнепряма
PyPIumap-learnнепряма
PyPIumap-learn0.5.3непряма
Сповіщення про залежності 4

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 13 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 4 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 11 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
nltk3.6.7непрямакритична303.10.0
pytest6.2.4непрямапомірна29.0.3
scikit-learn1.0.2непрямапомірна21.5.0
scipy1.8.0непряманевідома11.10.0

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика.