Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-27 21:43 UTC

Nixtla / statsforecast

Lightning ⚡️ fast forecasting with statistical and econometric models.

PythonApache-2.0★ 4 889 зірок⑂ 384 форкиз лист. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#time-series#statistics#forecasting#arima#econometrics#machine-learning#python#exponential-smoothing#ets#baselines#predictions#naive#seasonal-naive#fbprophet#prophet#neuralprophet#mstl#theta#automl#data-science

Nixtla/statsforecast має індекс здоров’я 98 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Sustainability & Governance (77/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

98
загалом / 100
Винятковий

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»).

98
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 86 калібровано до 98 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NixtlaОрганізація · підтверджений домен
2 845 підписників40 публічних репозиторіївз бер. 2021 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIstatsforecast2.1.11 883 7134342 дні томуtime-seriesforecastingarimaets

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

88Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
22.8/36Ритм комітів — 33/52 тижнів із комітами
17.3/18Обсяг комітів — 83 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year83
human_commit_share0,68
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 40 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 42 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~81 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count40
latest_release_tagv2.1.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release42
mean_days_between_releases81
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?

91Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
59.8/60Зірки — 4 889 зірок
21.5/25Форки — 384 форків
9/15Спостерігачі — 42 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks384
stars4 889
watchers42
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 1 883 713 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesstatsforecast
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 883 713
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

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

77Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
7.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 67% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 62 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled62
top_contributor_share0,671

Реактивність на issue та PR

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
29.6/42Вирішення issue — закрито 70% issue
25.5/30Прийняття PR — злито 555/652 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 2/2 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs555
open_issues118
closed_issues282
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,705
closed_unmerged_prs97
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
24.8/25Охоплення власника — 2 845 підписників у Nixtla
22.7/25Послужний список — 40 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers2 845
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginNixtla
public_repos40
account_age_days2 003

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 42 дн. тому
20/20Історія версій — 43 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesstatsforecast
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish42

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://nixtlaverse.nixtla.io/statsforecast
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicstime-series, statistics, forecasting, arima, econometrics, machine-learning, python, exponential-smoothing, ets, baselines, predictions, naive, seasonal-naive, fbprophet, prophet, neuralprophet, mstl, theta, automl, data-science
has_wikiтак
homepagehttps://nixtlaverse.nixtla.io/statsforecast
docs_sitehttps://nixtlaverse.nixtla.io/statsforecast
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

82Відмінний · 16% загального індексу

Стан безпеки

78Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
3.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages21
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:statsforecast@2.1.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 21 пакетів. 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.

78Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://nixtlaverse.nixtla.io/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 63 з 68 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://nixtlaverse.nixtla.io/llms.txt
legible_history_share0,926
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, experiments/arima/Makefile, experiments/arima_xreg/Makefile, experiments/ces/Makefile, experiments/vn1-competition/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — .mypy.ini, python/statsforecast/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 32 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, experiments/arima/Makefile, experiments/arima_xreg/Makefile, experiments/ces/Makefile, experiments/vn1-competition/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs.mypy.ini, python/statsforecast/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,32

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (.mypy.ini, python/statsforecast/py.typed)
53.1/55Керовані розміри файлів — 4/116 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes274 631
source_files_sampled116
oversized_source_files4

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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 889зірок GitHub
62контриб'юторів
83комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
40релізів
1бас-фактор
118відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-07-20: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 4889 stars today.
  • Could not fetch pypi package 'statsforecast._lib' from its registry

Докладніше

Історія зірок і форків 4 845 ★ / 384 ⇿
4 845Зірки
384Форки
40Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

Історію зірок показано станом на 2026-07-20. У липні 2026 року GitHub обмежив доступ до API stargazers адміністраторами репозиторію, тож цей ряд більше не продовжується; загальна кількість зірок вище лишається актуальною.

01 0002 0003 0004 0005 0004 845382802022-022024-052026-08
Мажорні 2Мінорні 12Патчі 25

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 7.8 / 10
7.8сукупно

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 · 2026-08-27 21:42 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
7SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcloudpickle—pyproject.toml
PyPIcoreforecast>=0.0.17pyproject.toml
PyPInumpy>=1.21.6pyproject.toml
PyPIpandas<3.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.7.3pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.5pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIfugue>=0.9.4pyproject.toml
PyPIutilsforecast>=0.1.4pyproject.toml
PyPIthreadpoolctl>=3pyproject.toml
Усі залежності 144

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 131 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcloudpickle3.1.2пряма
PyPIcoreforecast0.0.17пряма
PyPIfugue0.9.4пряма
PyPInumpy1.26.4пряма
PyPInumpy2.3.5пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIscipy1.15.3пряма
PyPIscipy1.17.0пряма
PyPIstatsmodels0.14.6пряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0пряма
PyPItqdm4.67.1пряма
PyPIutilsforecast0.2.12пряма
PyPIutilsforecast0.2.15пряма
PyPIadagio0.2.6непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIcertifi2026.1.4непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcmdstanpy1.3.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.1непряма
PyPIcurl-cffi0.13.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdash3.4.0непряма
PyPIdask2026.1.2непряма
PyPIdatasetsforecast1.0.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdistributed2026.1.2непряма
PyPIduckdb1.4.3непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfire0.7.1непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIfonttools4.61.1непряма
PyPIfrozendict2.4.7непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.1.0непряма
PyPIgriffe1.15.0непряма
PyPIgriffe2md1.2.6непряма
PyPIholidays0.89непряма
PyPIidentify2.6.16непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel—непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPIlocket1.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.8непряма
PyPImdformat1.0.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImkdocstrings-parser0.0.1непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImultidict6.7.0непряма
PyPImultitasking0.0.12непряма
PyPInarwhals2.15.0непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIorjson3.11.6непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpartd1.4.2непряма
PyPIpatsy1.0.2непряма
PyPIpeewee3.19.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip-licenses5.5.0непряма
PyPIplatformdirs4.5.1непряма
PyPIplotly5.24.1непряма
PyPIplotly6.5.2непряма
PyPIplotly-resampler0.10.0непряма
PyPIplotly-resampler0.11.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars1.37.1непряма
PyPIpolars-runtime-321.37.1непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIprettytable3.17.0непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIprophet1.2.1непряма
PyPIprotobuf7.34.0непряма
PyPIpsutil7.2.1непряма
PyPIpy4j0.10.9.9непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpybind113.0.1непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyspark4.0.1непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIray2.56.1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.33.0непряма
PyPIretrying1.4.2непряма
PyPIrich14.2.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIscikit-learn1.7.2непряма
PyPIscikit-learn1.8.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIstanio0.5.1непряма
PyPIstatsforecast2.0.2непряма
PyPIstatsforecast2.1.1непряма
PyPIsupersmoother0.4непряма
PyPItblib3.2.2непряма
PyPItenacity9.1.2непряма
PyPItermcolor3.3.0непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItoolz1.1.0непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItriad1.0.0непряма
PyPItsdownsample0.1.4.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv20.36.1непряма
PyPIwcwidth0.3.0непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.6непряма
PyPIxlrd2.0.2непряма
PyPIyarl1.22.0непряма
PyPIyfinance1.0непряма
PyPIzict3.0.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:statsforecast@2.1.1 тягне 21 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

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.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з Nixtla/statsforecast. Читати поруч →

98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий97unit8co/dartsA python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий98Nixtla/neuralforecastScalable and user friendly neural :brain: forecasting algorithms.Винятковий98sktime/sktimeA unified framework for machine learning with time seriesВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий

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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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