Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-09 18:36 UTC

koaning / scikit-lego

Extra blocks for scikit-learn pipelines.

PythonMIT★ 1 411 зірок⑂ 130 форківз січ. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#scikit-learn#machine-learning#common-sense

koaning/scikit-lego має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — AI Readiness (59/100). Останнє оновлення було 7 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

91
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»).

91
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 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

vincent d warmerdam Особистий обліковий запис
2 834 підписники334 публічні репозиторіїз вер. 2011 р.@marimo-team

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIscikit-lego0.9.10-5910 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

80Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

72Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 7 дн. тому
11.1/36Ритм комітів — 16/52 тижнів із комітами
14.7/18Обсяг комітів — 42 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 22 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year42
human_commit_share0,87
days_since_last_push7
active_weeks_last_year16

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 48 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 10 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~96,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count48
latest_release_tagv0.9.10
releases_from_tagsні
days_since_latest_release10
mean_days_between_releases96,2
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?

74Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

75Добрий
Як обчислюється оцінка
51.1/60Зірки — 1 411 зірок
17.6/25Форки — 130 форків
6.7/15Спостерігачі — 17 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks130
stars1 411
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

72Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

73Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
10.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 53% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 64 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled64
top_contributor_share0,527

Реактивність на issue та PR

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
38.9/42Вирішення issue — закрито 92% issue
24.7/30Прийняття PR — злито 398/484 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 3/3 PR від новачків за 30 дн.
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 15/20 approved changesets -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
merged_prs398
open_issues25
closed_issues310
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,925
closed_unmerged_prs86
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3

Власність та опіка

75Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
24.8/25Охоплення власника — 2 834 підписників у koaning
25/25Послужний список — 334 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers2 834
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginkoaning
public_repos334
account_age_days5 487
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 10 дн. тому
20/20Історія версій — 59 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesscikit-lego
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish10

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 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 — 29 out of 29 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://koaning.github.io/scikit-lego/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsscikit-learn, machine-learning, common-sense
has_wikiтак
homepagehttps://koaning.github.io/scikit-lego/
docs_sitehttps://koaning.github.io/scikit-lego/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

67Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

59Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 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
5.2/7.5Code-Review — Found 15/20 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 5 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 — 22 commit(s) and 3 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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5.2/7.5Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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_packages11
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:scikit-lego@0.9.10 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 11 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.

59Помірний · 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 79 з 87 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,908
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

75Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
6/10Підтверджена практика роботи з агентами — 3 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 13 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_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,13

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/136 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes56 157
source_files_sampled136
oversized_source_files0

Ключові факти

1 411зірок GitHub
64контриб'юторів
42комітів за останні 12 місяців
7днів від останнього пушу
48релізів
1бас-фактор
25відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'scikit-lego' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 130 ⇿
0Зірки
130Форки
47Релізи

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.

025507510012515012942019-032022-122026-08
Мажорні 0Мінорні 7Патчі 40

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9сукупно

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 · 2026-09-09 18:36 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
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 15/20 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained22 commit(s) and 3 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInarwhals>=1.5.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.3pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.4.2pyproject.toml
PyPIsklearn-compat>=0.1.3pyproject.toml
Усі залежності 184

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 176 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInarwhals2.24.0пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIscikit-learn1.7.2пряма
PyPIscikit-learn1.9.0пряма
PyPIsklearn-compat0.1.6пряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackrefs8.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.2непряма
PyPIcvxpy1.7.5непряма
PyPIcvxpy1.9.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.22.1непряма
PyPIfilelock3.32.2непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIformulaic1.2.2непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgriffelib2.1.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhighspy1.15.1непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinterface-meta2.0.1непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.16.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.2.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.2непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIllvmlite0.48.0непряма
PyPImarkdown3.10.3непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.4непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings1.0.6непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.5непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.6.1непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumba0.66.0непряма
PyPIosqp1.1.3непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars1.43.2непряма
PyPIpolars-runtime-321.43.2непряма
PyPIpre-commit4.6.1непряма
PyPIprometheus-client0.26.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow25.0.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpynndescent0.6.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.1непряма
PyPIpython-json-logger4.1.0непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIqdldl0.1.9.post1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.16.1непряма
PyPIscikit-lego0.9.10непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIscs3.2.11непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsoupsieve2.9.1непряма
PyPIsparsediffpy0.3.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItqdm4.70.0непряма
PyPItraitlets5.16.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIumap-learn0.5.12непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.1непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIwrapt2.3.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:scikit-lego@0.9.10 тягне 11 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 koaning/scikit-lego. Читати поруч →

100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий98sktime/sktimeA unified framework for machine learning with time seriesВинятковий98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий97probabl-ai/skoreTrack your Data Science. Skore's open-source Python library accelerates ML model development with automated evaluation reports, smart methodological guidance, and comprehensive cross-validation analysis.Винятковий96microsoft/FLAMLA fast library for AutoML and tuning. Join our Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.Винятковий

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.