mljar / mljar-supervised
Python package for AutoML on Tabular Data with Feature Engineering, Hyper-Parameters Tuning, Explanations and Automatic Documentation
mljar/mljar-supervised має індекс здоров’я 71 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (76/100), найнижчий — AI Readiness (38/100). Останнє оновлення було 53 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.
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»).
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 63 калібровано до 71 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).
Власність
За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.
Пакетні екосистеми
| Реєстр | Пакет | Версія | Завантажень / міс | Версії | Остання публікація | Теги |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | mljar-supervised | 1.3.2 | 7 662 | 107 | 53 дні тому | automated-machine-learningautomlmachine-learningdata-sciencedata-miningmljarrandom-forestdecision-treexgboostlightgbmcatboostneural-networkextra-treeslinear-modelfeatures-selectionfeatures-engineering |
Метрики за категоріями
Життєздатність
Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?
Активність розробки
Як обчислюється оцінка
| 18/36 | Свіжість push — останній push 53 дн. тому |
| 4.2/36 | Ритм комітів — 6/52 тижнів із комітами |
| 15.6/18 | Обсяг комітів — 54 комітів за останній рік |
| 1/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1 |
Використані вхідні дані
| commits_last_year | 54 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 53 |
| active_weeks_last_year | 6 |
Дисципліна релізів
Як обчислюється оцінка
| 27/27 | Випускає релізи — опубліковано 71 релізів |
| 36/36 | Свіжість релізів — останній реліз 53 дн. тому |
| 19.8/27 | Ритм релізів — реліз кожні ~76,1 дн. |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних |
Використані вхідні дані
| releases_count | 71 |
| latest_release_tag | v1.3.2 |
| releases_from_tags | ні |
| days_since_latest_release | 53 |
| mean_days_between_releases | 76,1 |
Спільнота та впровадження
Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?
Популярність і впровадження
Як обчислюється оцінка
| 57.1/60 | Зірки — 3 292 зірок |
| 22.1/25 | Форки — 449 форків |
| 9.2/15 | Спостерігачі — 47 спостерігачів |
Використані вхідні дані
| forks | 449 |
| stars | 3 292 |
| watchers | 47 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Здоров'я спільноти
Як обчислюється оцінка
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Ліцензія — визнана ліцензія (MIT) |
| 0/18 | Настанови CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Кодекс поведінки |
| 0/7.2 | Шаблон issue |
| 0/6.3 | Шаблон PR |
Використані вхідні дані
| has_readme | так |
| has_license | так |
| readme_badges | 2 |
| has_contributing | ні |
| has_issue_template | ні |
| has_code_of_conduct | ні |
| readme_badge_services | badge.fury.io, github.com |
| has_pull_request_template | ні |
Як обчислюється оцінка
| 51.8/80 | Щомісячні завантаження — 7 662 завантажень/місяць у pypi |
| 0/20 | Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє |
Використані вхідні дані
| packages | mljar-supervised |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 7 662 |
| unverified_packages_excluded | — |
Сталість та врядування
Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?
Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)
Як обчислюється оцінка
| 9/54 | Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів |
| 3.5/22.5 | Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 84% комітів |
| 13.5/13.5 | Широта контриб’юторів — 26 контриб’юторів |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations |
Використані вхідні дані
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 26 |
| top_contributor_share | 0,845 |
Реактивність на issue та PR
Як обчислюється оцінка
| 34.9/42 | Вирішення issue — закрито 83% issue |
| 14.9/30 | Прийняття PR — злито 54/109 вирішених PR |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн. |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0 |
Використані вхідні дані
| merged_prs | 54 |
| open_issues | 116 |
| closed_issues | 568 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 1 |
| issue_closed_ratio | 0,83 |
| closed_unmerged_prs | 55 |
| first_time_authors_30d | 1 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 1 |
Власність та опіка
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | Підтримка власника — у власності організації |
| 20/20 | Верифікований домен |
| 17.9/25 | Охоплення власника — 308 підписників у mljar |
| 23.7/25 | Послужний список — 39 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р. |
Використані вхідні дані
| followers | 308 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | так |
| owner_login | mljar |
| public_repos | 39 |
| account_age_days | 3 714 |
Супровід пакетів
Як обчислюється оцінка
| 25/25 | Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi |
| 35/35 | Свіжість публікацій — остання публікація 53 дн. тому |
| 20/20 | Історія версій — 107 опублікованих версій |
| 20/20 | Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked |
Використані вхідні дані
| packages | mljar-supervised |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | ні |
| min_days_since_publish | 53 |
Інженерна якість
Чи наявні базові інженерні практики та документація?
Інженерні практики
Як обчислюється оцінка
| 24/24 | Процеси CI — 5 процес(ів) CI |
| 24/24 | Наявні тести |
| 0/16 | Конфігурація лінтера |
| 0/9.6 | Pre-commit-хуки |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних |
Використані вхідні дані
| has_ci | так |
| has_tests | так |
| has_editorconfig | ні |
| has_linter_config | ні |
| has_precommit_config | ні |
Документація
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | README |
| 25/25 | Каталог документації |
| 15/15 | Сайт документації / домашня сторінка — https://mljar.com |
| 10/10 | Опис репозиторію |
| 10/10 | Теми — 18 тем |
| 10/10 | Wiki |
Використані вхідні дані
| topics | automl, machine-learning, mljar, data-science, scikit-learn, hyperparameter-optimization, feature-engineering, xgboost, random-forest, neural-network, lightgbm, catboost, ensemble, hyper-parameters, decision-tree, automated-machine-learning, automl-api, automl-python |
| has_wiki | так |
| homepage | https://mljar.com |
| docs_site | https://mljar.com |
| has_readme | так |
| has_docs_dir | так |
| has_description | так |
Безпека
Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?
Стан безпеки
Як обчислюється оцінка
| 7.5/7.5 | Binary-Artifacts — no binaries found in the repo |
| 0/7.5 | Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches |
| 0/2.5 | CI-Tests — немає даних |
| 0/2.5 | CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 0/7.5 | Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0 |
| 2.5/2.5 | Contributors — project has 5 contributing companies or organizations |
| 10/10 | Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected |
| 0/7.5 | Dependency-Update-Tool — no update tool detected |
| 0/5 | Fuzzing — project is not fuzzed |
| 2.5/2.5 | Ліцензія — license file detected |
| 0.8/7.5 | Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1 |
| 0/5 | Packaging — немає даних |
| 0/5 | Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 0/5 | SAST — no SAST tool detected |
| 0/5 | Security-Policy — security policy file not detected |
| 0/7.5 | Signed-Releases — немає даних |
| 0/7.5 | Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 6/7.5 | Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected |
Використані вхідні дані
| source | openssf_scorecard |
| checks_evaluated | 15 |
| scorecard_version | v5.5.0 |
| checks_inconclusive | 3 |
| scorecard_aggregate | 3,2 |
Сповіщення про залежності
Як обчислюється оцінка
| 35/35 | Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень |
| 25/25 | Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень |
| 0/40 | Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації |
Використані вхідні дані
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 61 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
Контекст і настанови для агентів
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора |
| 0/15 | Машиночитана документація (llms.txt) |
| 20.3/40 | Читабельна історія комітів — намір зазначено у 38 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст) |
Використані вхідні дані
| has_llms_txt | ні |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,38 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)
Як обчислюється оцінка
| 0/18 | Розгортання однією командою |
| 22/22 | Автоматизовані тести |
| 0/11 | Конфігурація лінтера / форматера |
| 0/11 | Статична перевірка типів |
| 0/10 | Відтворюване середовище |
| 0/10 | Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом |
| 0/8 | Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
Використані вхідні дані
| has_nix | ні |
| has_tests | так |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | ні |
| typed_language | ні |
| bootstrap_files | — |
| has_devcontainer | ні |
| has_linter_config | ні |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Читабельність коду для моделей
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів |
| 54.7/55 | Керовані розміри файлів — 1/197 файлів вихідного коду понад 60 КБ |
Використані вхідні дані
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 103 119 |
| source_files_sampled | 197 |
| oversized_source_files | 1 |
Машиночитні інтерфейси
Як обчислюється оцінка
| 0/40 | Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 0/20 | Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 40/40 | Придатні до запуску приклади — examples, notebooks |
Використані вхідні дані
| example_dirs | examples, notebooks |
| has_mcp_signal | ні |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Ключові факти
Попередження щодо збору даних
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Докладніше
Історія зірок і форків 0 ★ / 449 ⇿
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.
Кожна точка охоплює 7 днів.
OpenSSF Scorecard 3.2 / 10
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).
| 10 | Binary-Artifacts | no binaries found in the repo |
| 0 | Branch-Protection | branch protection not enabled on development/release branches |
| н/д | CI-Tests | no pull request found |
| 0 | CII-Best-Practices | no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 0 | Code-Review | Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0 |
| 10 | Contributors | project has 5 contributing companies or organizations |
| 10 | Dangerous-Workflow | no dangerous workflow patterns detected |
| 0 | Dependency-Update-Tool | no update tool detected |
| 0 | Fuzzing | project is not fuzzed |
| 10 | License | license file detected |
| 1 | Maintained | 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1 |
| н/д | Packaging | packaging workflow not detected |
| 0 | Pinned-Dependencies | dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 0 | SAST | no SAST tool detected |
| 0 | Security-Policy | security policy file not detected |
| н/д | Signed-Releases | no releases found |
| 0 | Token-Permissions | detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 8 | Vulnerabilities | 2 existing vulnerabilities detected |
Усі залежності 26
Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 26 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.
| Реєстр | Пакет | Версія | Зв'язок |
|---|---|---|---|
| PyPI | black | — | непряма |
| PyPI | catboost | — | непряма |
| PyPI | coveralls | — | непряма |
| PyPI | dtreeviz | — | непряма |
| PyPI | ipython | — | непряма |
| PyPI | joblib | — | непряма |
| PyPI | lightgbm | — | непряма |
| PyPI | markdown | — | непряма |
| PyPI | matplotlib | — | непряма |
| PyPI | mkdocs-material | — | непряма |
| PyPI | mkdocstrings | — | непряма |
| PyPI | mkdocstrings-python | — | непряма |
| PyPI | mljar-scikit-plot | — | непряма |
| PyPI | numpy | — | непряма |
| PyPI | optuna-integration | — | непряма |
| PyPI | pandas | — | непряма |
| PyPI | pygments | — | непряма |
| PyPI | pytest | — | непряма |
| PyPI | pytest-cov | — | непряма |
| PyPI | scikit-learn | — | непряма |
| PyPI | scipy | — | непряма |
| PyPI | seaborn | — | непряма |
| PyPI | shap | — | непряма |
| PyPI | tabulate | — | непряма |
| PyPI | typing-extensions | — | непряма |
| PyPI | xgboost | — | непряма |
Сповіщення про залежності 0
Встановлення pypi:mljar-supervised@1.3.2 тягне 61 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.
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.