Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-19 03:05 UTC

csinva / imodels

Interpretable ML package 🔍 for concise, transparent, and accurate predictive modeling (sklearn-compatible).

Jupyter Notebook · PythonMIT★ 1 629 зірок⑂ 148 форківз лип. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#interpretability#machine-learning#data-science#artificial-intelligence#ml#ai#statistics#scikit-learn#python#optimal-classification-tree#rulefit#imodels#rule-learning#supervised-learning#explainable-ml#explainable-ai#rules#bayesian-rule-list

csinva/imodels має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (75/100), найнижчий — AI Readiness (55/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

83
загалом / 100
Відмінний

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»).

83
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 70 калібровано до 83 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Chandan SinghОсобистий обліковий запис
541 підписник79 публічних репозиторіївз лип. 2013 р.Staff research scientist

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIimodels3.0.428 6926012 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

75Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

74Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 2 дн. тому
9.7/36Ритм комітів — 14/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 377 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year377
human_commit_share0,96
days_since_last_push2
active_weeks_last_year14

Дисципліна релізів

76Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 42 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 12 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~121,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count42
latest_release_tagv3.0.4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release12
mean_days_between_releases121,9

Спільнота та впровадження

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

74Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

77Добрий
Як обчислюється оцінка
52.1/60Зірки — 1 629 зірок
18.1/25Форки — 148 форків
7/15Спостерігачі — 19 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks148
stars1 629
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

74Добрий
Як обчислюється оцінка
59.4/80Щомісячні завантаження — 28 692 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesimodels
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads28 692
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?

71Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 63% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 25 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled25
top_contributor_share0,628

Реактивність на issue та PR

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
40/42Вирішення issue — закрито 95% issue
28.6/30Прийняття PR — злито 198/208 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 3/3 PR від новачків за 30 дн.
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/8 approved changesets -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
merged_prs198
open_issues5
closed_issues99
prs_merged_7d5
prs_decided_7d5
prs_merged_30d12
prs_decided_30d12
issue_closed_ratio0,952
closed_unmerged_prs10
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3

Власність та опіка

68Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
19.7/25Охоплення власника — 541 підписників у csinva
25/25Послужний список — 79 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers541
owner_typeUser
is_verified—
owner_logincsinva
public_repos79
account_age_days4 851
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 12 дн. тому
20/20Історія версій — 60 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesimodels
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish12

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

75Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

58Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://csinva.io/imodels
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 18 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsinterpretability, machine-learning, data-science, artificial-intelligence, ml, ai, statistics, scikit-learn, python, optimal-classification-tree, rulefit, imodels, rule-learning, supervised-learning, explainable-ml, explainable-ai, rules, bayesian-rule-list
has_wikiтак
homepagehttps://csinva.io/imodels
docs_sitehttps://csinva.io/imodels
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

55Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
1.2/2.5CI-Tests — 4 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 3/8 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 9 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 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 67 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging. 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_packages25
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:imodels@3.0.4 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 25 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.

55Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 83 з 96 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,865
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 72 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 4 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
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_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0,72
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Jupyter Notebook без конфігурації перевірки типів
54.3/55Керовані розміри файлів — 3/252 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes195 094
source_files_sampled252
oversized_source_files3

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

1 629зірок GitHub
25контриб'юторів
377комітів за останні 12 місяців
2днів від останнього пушу
42релізів
1бас-фактор
5відкритих 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 ★ / 148 ⇿
0Зірки
148Форки
41Релізи

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.

025507510012515014582019-082023-032026-10
Мажорні 2Мінорні 4Патчі 34

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4сукупно

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 · 2026-10-19 03:05 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
5CI-Tests4 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 3/8 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 9 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 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities67 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPImlxtend—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPIscikit-learn—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
Усі залежності 235

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 222 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImatplotlib3.10.5пряма
PyPImatplotlib3.2.2пряма
PyPImlxtend0.23.4пряма
PyPInumpy2.0.2пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.3.2пряма
PyPIpandas2.3.2пряма
PyPIrequests2.32.5пряма
PyPIscikit-learn1.5.2пряма
PyPIscipy1.13.1пряма
PyPIscipy1.15.3пряма
PyPIscipy1.16.1пряма
PyPItqdm4.67.1пряма
PyPIadjusttext1.3.0непряма
PyPIanyio4.10.0непряма
PyPIaplr10.9.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.3.0непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIasync-lru2.0.5непряма
PyPIattrs25.3.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.13.4непряма
PyPIbleach6.2.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIcairocffi1.7.1непряма
PyPIcairosvg2.8.2непряма
PyPIcairosvg2.9.1непряма
PyPIcertifi2025.8.3непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.3непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIclick8.2.1непряма
PyPIcloudpickle3.1.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.10.4непряма
PyPIcssselect20.10.1непряма
PyPIcssselect20.8.0непряма
PyPIcvxpy1.7.1непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdash2.18.2непряма
PyPIdash-core-components2.0.0непряма
PyPIdash-cytoscape1.0.2непряма
PyPIdash-html-components2.0.0непряма
PyPIdash-table5.0.0непряма
PyPIdebugpy1.8.16непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdill0.4.0непряма
PyPIdvu0.0.2непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.0непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.19.1непряма
PyPIflask3.0.3непряма
PyPIfonttools4.59.1непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfsspec2025.10.0непряма
PyPIfsspec2026.9.0непряма
PyPIgdown5.2.2непряма
PyPIgdown6.4.1непряма
PyPIgevent25.5.1непряма
PyPIglmnet2.2.1непряма
PyPIgreenlet3.2.4непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIimodels3.0.4непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.0непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIinterpret0.7.2непряма
PyPIinterpret-core0.7.2непряма
PyPIipykernel6.30.1непряма
PyPIipython8.18.1непряма
PyPIipython8.37.0непряма
PyPIipython9.4.0непряма
PyPIipython-genutils0.2.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.7непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.1непряма
PyPIjson50.12.1непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.25.1непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.2.3непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.8.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.2.6непряма
PyPIjupyter-server2.17.0непряма
PyPIjupyter-server2.21.1непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3непряма
PyPIjupyterlab4.5.11непряма
PyPIjupyterlab4.6.4непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15непряма
PyPIjupytext1.17.2непряма
PyPIkiwisolver1.4.7непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPIlark1.2.2непряма
PyPIllvmlite0.43.0непряма
PyPIllvmlite0.49.0непряма
PyPImako1.3.10непряма
PyPImarkdown3.8.2непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImdit-py-plugins0.4.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.5.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.3непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultiprocess0.70.18непряма
PyPInarwhals2.1.2непряма
PyPInbclient0.10.2непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.2.1непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.5непряма
PyPInotebook6.4.8непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumba0.60.0непряма
PyPInumba0.67.0непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.27.3непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90непряма
PyPIosqp1.0.4непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpatsy1.0.1непряма
PyPIpdoc30.11.6непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow11.3.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.3.8непряма
PyPIplotly6.3.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpmlb1.0.1.post3непряма
PyPIprometheus-client0.22.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.51непряма
PyPIpsutil7.0.0непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyparsing3.2.3непряма
PyPIpysocks1.7.1непряма
PyPIpytest8.4.1непряма
PyPIpytest-cov6.2.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-json-logger3.3.0непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpywinpty3.0.0непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIpyzmq27.0.2непряма
PyPIreferencing0.36.2непряма
PyPIretrying1.4.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrpds-py0.27.0непряма
PyPIsalib1.4.8непряма
PyPIsalib1.5.1непряма
PyPIscs3.2.8непряма
PyPIseaborn0.12.2непряма
PyPIseaborn0.13.2непряма
PyPIsend2trash1.8.3непряма
PyPIsetuptools80.9.0непряма
PyPIshap0.46.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIslicer0.0.8непряма
PyPIslurmpy0.0.8непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.10непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstatsmodels0.14.5непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItorch2.8.0непряма
PyPItornado6.5.10непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItriton3.4.0непряма
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20250809непряма
PyPItyping-extensions4.14.1непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.5.0непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebcolors24.11.1непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.8.0непряма
PyPIwerkzeug3.0.6непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.14непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
PyPIzope-event5.1.1непряма
PyPIzope-interface7.2непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:imodels@3.0.4 тягне 25 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 csinva/imodels. Читати поруч →

100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий98deepnote/deepnoteDeepnote is a drop-in replacement for Jupyter with an AI-first design, sleek UI, new blocks, and native data integrations. Use Python, R, and SQL locally in your favorite IDE, then scale to Deepnote cloud for real-time collaboration, Deepnote agent, and deployable data apps. https://deepnote.com/Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий99voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий

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.