py-why / EconML
ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) is a Microsoft Research project aimed at applying Artificial Intelligence concepts to economic decision making. One of its goals is to build a toolkit that combines state-of-the-art machine learning techniques with econometrics in order to bring automation to complex causal inference problems. To date, the ALICE Python SDK (econml) implements orthogonal machine learning algorithms such as the double machine learning work of Chernozhukov et al. This toolkit is designed to measure the causal effect of some treatment variable(s) t on an outcome variable y, controlling for a set of features x.
py-why/EconML має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — AI Readiness (47/100). Останнє оновлення було 1 день 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 75 калібровано до 89 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 | econml | 0.17.0 | - | 35 | 12 днів тому | treatment-effect |
Метрики за категоріями
Життєздатність
Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?
Активність розробки
Як обчислюється оцінка
| 36/36 | Свіжість push — останній push 1 дн. тому |
| 9.7/36 | Ритм комітів — 14/52 тижнів із комітами |
| 14/18 | Обсяг комітів — 35 комітів за останній рік |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — 19 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
Використані вхідні дані
| commits_last_year | 35 |
| human_commit_share | 0,93 |
| days_since_last_push | 1 |
| active_weeks_last_year | 14 |
Дисципліна релізів
Як обчислюється оцінка
| 27/27 | Випускає релізи — опубліковано 35 релізів |
| 36/36 | Свіжість релізів — останній реліз 8 дн. тому |
| 12.6/27 | Ритм релізів — реліз кожні ~201,8 дн. |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних |
Використані вхідні дані
| releases_count | 35 |
| latest_release_tag | v0.17.0 |
| releases_from_tags | ні |
| days_since_latest_release | 8 |
| mean_days_between_releases | 201,8 |
Спільнота та впровадження
Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?
Популярність і впровадження
Як обчислюється оцінка
| 59.6/60 | Зірки — 4 752 зірок |
| 24.3/25 | Форки — 821 форків |
| 10.7/15 | Спостерігачі — 85 спостерігачів |
Використані вхідні дані
| forks | 821 |
| stars | 4 752 |
| watchers | 85 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Здоров'я спільноти
Як обчислюється оцінка
| 22.5/22.5 | README |
| 16.9/22.5 | Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією |
| 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 | 4 |
| has_contributing | ні |
| has_issue_template | ні |
| has_code_of_conduct | ні |
| readme_badge_services | github.com, shields.io |
| has_pull_request_template | ні |
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 |
| 7.2/22.5 | Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 68% комітів |
| 13.5/13.5 | Широта контриб’юторів — 49 контриб’юторів |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 9 contributing companies or organizations |
Використані вхідні дані
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 49 |
| top_contributor_share | 0,678 |
Реактивність на issue та PR
Як обчислюється оцінка
| 16.5/42 | Вирішення issue — закрито 39% issue |
| 25.4/30 | Прийняття PR — злито 331/391 вирішених PR |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — злито 0/2 PR від новачків за 30 дн. |
| 15/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed |
Використані вхідні дані
| merged_prs | 331 |
| open_issues | 380 |
| closed_issues | 245 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 1 |
| prs_merged_30d | 6 |
| prs_decided_30d | 9 |
| issue_closed_ratio | 0,392 |
| closed_unmerged_prs | 60 |
| first_time_authors_30d | 2 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 2 |
Власність та опіка
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | Підтримка власника — у власності організації |
| 0/20 | Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано |
| 21.7/25 | Охоплення власника — 1 055 підписників у py-why |
| 17.4/25 | Послужний список — 14 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р. |
Використані вхідні дані
| followers | 1 055 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | — |
| owner_login | py-why |
| public_repos | 14 |
| account_age_days | 1 617 |
Супровід пакетів
Як обчислюється оцінка
| 25/25 | Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi |
| 35/35 | Свіжість публікацій — остання публікація 12 дн. тому |
| 20/20 | Історія версій — 35 опублікованих версій |
| 20/20 | Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked |
Використані вхідні дані
| packages | econml |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | ні |
| min_days_since_publish | 12 |
Інженерна якість
Чи наявні базові інженерні практики та документація?
Інженерні практики
Як обчислюється оцінка
| 24/24 | Процеси CI — 3 процес(ів) CI |
| 24/24 | Наявні тести |
| 16/16 | Конфігурація лінтера |
| 9.6/9.6 | Pre-commit-хуки |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 20/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10 |
Використані вхідні дані
| has_ci | так |
| has_tests | так |
| has_editorconfig | ні |
| has_linter_config | так |
| has_precommit_config | так |
Документація
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | README |
| 25/25 | Каталог документації |
| 15/15 | Сайт документації / домашня сторінка — https://www.microsoft.com/en-us/research/project/alice/ |
| 10/10 | Опис репозиторію |
| 10/10 | Теми — 6 тем |
| 10/10 | Wiki |
Використані вхідні дані
| topics | machine-learning, economics, causal-inference, causality, econometrics, treatment-effects |
| has_wiki | так |
| homepage | https://www.microsoft.com/en-us/research/project/alice/ |
| docs_site | https://www.microsoft.com/en-us/research/project/alice/ |
| 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 |
| 6/7.5 | Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches |
| 2.5/2.5 | CI-Tests — 16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10 |
| 0/2.5 | CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 7.5/7.5 | Code-Review — all changesets reviewed |
| 2.5/2.5 | Contributors — project has 9 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 |
| 2.2/2.5 | Ліцензія — license file detected |
| 7.5/7.5 | Maintained — 19 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
| 5/5 | Packaging — packaging workflow detected |
| 0/5 | Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 0/5 | SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 5/5 | Security-Policy — security policy file detected |
| 0/7.5 | Signed-Releases — немає даних |
| 0/7.5 | Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 7.5/7.5 | Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected |
Використані вхідні дані
| source | openssf_scorecard |
| checks_evaluated | 17 |
| scorecard_version | v5.5.0 |
| checks_inconclusive | 1 |
| scorecard_aggregate | 6,5 |
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 | 20 |
| 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) |
| 24.7/40 | Читабельна історія комітів — намір зазначено у 43 з 93 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст) |
Використані вхідні дані
| has_llms_txt | ні |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,462 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Як обчислюється оцінка
| 0/18 | Розгортання однією командою |
| 22/22 | Автоматизовані тести |
| 11/11 | Конфігурація лінтера / форматера |
| 0/11 | Статична перевірка типів |
| 0/10 | Відтворюване середовище |
| 10/10 | Підтверджена практика роботи з агентами — 15 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням |
| 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 | так |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0,15 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Читабельність коду для моделей
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Типізований код — Jupyter Notebook без конфігурації перевірки типів |
| 50.3/55 | Керовані розміри файлів — 12/139 файлів вихідного коду понад 60 КБ |
Використані вхідні дані
| primary_language | Jupyter Notebook |
| largest_source_bytes | 144 560 |
| source_files_sampled | 139 |
| oversized_source_files | 12 |
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 — notebooks |
Використані вхідні дані
| example_dirs | 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 ★ / 821 ⇿
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 8 днів.
OpenSSF Scorecard 6.5 / 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 |
| 8 | Branch-Protection | branch protection is not maximal on development and all release branches |
| 10 | CI-Tests | 16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10 |
| 0 | CII-Best-Practices | no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 10 | Code-Review | all changesets reviewed |
| 10 | Contributors | project has 9 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 |
| 9 | License | license file detected |
| 10 | Maintained | 19 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
| 10 | Packaging | packaging workflow detected |
| 0 | Pinned-Dependencies | dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 0 | SAST | SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 10 | Security-Policy | security policy file detected |
| н/д | Signed-Releases | no releases found |
| 0 | Token-Permissions | detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 10 | Vulnerabilities | 0 existing vulnerabilities detected |
Прямі залежності 11
| Реєстр | Пакет | Обмеження версії | Маніфест |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | >= 2.0.2 | pyproject.toml |
| PyPI | numba | >= 0.60.0 | pyproject.toml |
| PyPI | scipy | >= 1.13.1 | pyproject.toml |
| PyPI | scikit-learn | >= 1.6.0, < 1.10 | pyproject.toml |
| PyPI | sparse | >= 0.15.4 | pyproject.toml |
| PyPI | joblib | >= 1.4.2 | pyproject.toml |
| PyPI | statsmodels | >= 0.14.4 | pyproject.toml |
| PyPI | pandas | >= 2.2.3 | pyproject.toml |
| PyPI | shap | >= 0.46.0 | pyproject.toml |
| PyPI | lightgbm | >= 4.5.0 | pyproject.toml |
| PyPI | packaging | >= 24.2 | pyproject.toml |
Усі залежності 18
Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 11 прямих і 7 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.
| Реєстр | Пакет | Версія | Зв'язок |
|---|---|---|---|
| PyPI | joblib | — | пряма |
| PyPI | lightgbm | — | пряма |
| PyPI | numba | — | пряма |
| PyPI | numpy | — | пряма |
| PyPI | packaging | — | пряма |
| PyPI | pandas | — | пряма |
| PyPI | scikit-learn | — | пряма |
| PyPI | scipy | — | пряма |
| PyPI | shap | — | пряма |
| PyPI | sparse | — | пряма |
| PyPI | statsmodels | — | пряма |
| PyPI | cython | — | непряма |
| PyPI | dowhy | — | непряма |
| PyPI | graphviz | — | непряма |
| PyPI | matplotlib | — | непряма |
| PyPI | ray | — | непряма |
| PyPI | setuptools | — | непряма |
| PyPI | wheel | — | непряма |
Сповіщення про залежності 0
Встановлення pypi:econml@0.17.0 тягне 20 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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.
Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.