Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 06:15 UTC

RektPunk / MQBoost

[Mach. Learn. 2026] Official implementation of "Monotone Composite Quantile Regression via Second-Order Gradient Boosting Framework"

PythonMIT★ 48 зірок⑂ 8 форківз лют. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#gradient-boosting#lightgbm#monotonicity-constraint#quantile-estimation#quantile-regression#xgboost

RektPunk/MQBoost має індекс здоров’я 56 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Engineering Quality (74/100), найнижчий — Community & Adoption (44/100). Останнє оновлення було 69 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

56
загалом / 100
Помірний

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»).

56
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 54 калібровано до 56 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

RektPunkОсобистий обліковий запис
89 підписників15 публічних репозиторіївз лип. 2022 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPImqboost1.0.11 2882369 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

48Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 69 дн. тому
1.4/36Ритм комітів — 2/52 тижнів із комітами
5.4/18Обсяг комітів — 3 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year3
human_commit_share1
days_since_last_push69
active_weeks_last_year2

Дисципліна релізів

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 10 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 118 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~72,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count10
latest_release_tagv1.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release118
mean_days_between_releases72,8
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?

44Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
27.1/60Зірки — 48 зірок
7/25Форки — 8 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks8
stars48
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

52Помірний
Як обчислюється оцінка
41.5/80Щомісячні завантаження — 1 288 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmqboost
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 288
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?

55Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

14Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 97% комітів
4.1/13.5Широта контриб’юторів — 3 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,971

Реактивність на issue та PR

72Добрий
Як обчислюється оцінка
35/42Вирішення issue — закрито 83% issue
28/30Прийняття PR — злито 43/46 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs43
open_issues1
closed_issues5
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,833
closed_unmerged_prs3
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.

Власність та опіка

51Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
14.1/25Охоплення власника — 89 підписників у RektPunk
17/25Послужний список — 15 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers89
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginRektPunk
public_repos15
account_age_days1 508
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 69 дн. тому
20/20Історія версій — 23 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmqboost
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish69

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

74Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

74Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-026-07058-2
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsgradient-boosting, lightgbm, monotonicity-constraint, quantile-estimation, quantile-regression, xgboost
has_wikiтак
homepagehttps://link.springer.com/article/10.1007/s10994-026-07058-2
docs_sitehttps://link.springer.com/article/10.1007/s10994-026-07058-2
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

47Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

34У зоні ризику
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
0/2.5CI-Tests — 1 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, 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_packages9
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:mqboost@1.0.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 9 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.

48Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

24У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
23.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 44 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,44
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/12 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes7 807
source_files_sampled12
oversized_source_files0

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 — examples, 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

48зірок GitHub
3контриб'юторів
3комітів за останні 12 місяців
69днів від останнього пушу
10релізів
1бас-фактор
1відкритих 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 ★ / 8 ⇿
0Зірки
8Форки
9Релізи

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.

02468812024-022025-042026-05
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 9

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4сукупно

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 · 2026-09-14 06:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
0CI-Tests1 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
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained1 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 4
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIlightgbm>=4.6.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.2pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3.3pyproject.toml
PyPIxgboost>=2.1.4pyproject.toml
Усі залежності 28

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 20 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIlightgbm4.6.0пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.1пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpandas3.0.3пряма
PyPIxgboost3.2.0пряма
PyPIxgboost3.3.0пряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.15.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPImqboost1.0.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.2непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:mqboost@1.0.1 тягне 9 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 RektPunk/MQBoost. Читати поруч →

96Nixtla/mlforecastScalable machine 🤖 learning for time series forecasting.Винятковий71mljar/mljar-supervisedPython package for AutoML on Tabular Data with Feature Engineering, Hyper-Parameters Tuning, Explanations and Automatic DocumentationДобрий57Kyle-J-Sun/SuperModelingFactoryProduction-grade Python toolkit for credit risk modeling — scorecards, LR, LightGBM/XGBoost, WOE/IV, PSI, KS, SHAP. Source-protected wheels via Cython.Помірний57mljar/supertreeImpress your boss with interactive Decision Tree visualization Помірний34lightgbm-org/LightGBMA fast, distributed, high performance gradient boosting (GBT, GBDT, GBRT, GBM or MART) framework based on decision tree algorithms, used for ranking, classification and many other machine learning tasks.У зоні ризику57Mottl/lightgbm3-rsRust bindings for LightGBMПомірний

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.