FINDING #284 · UNIT ID 15534429
gmonce/scikit-learn-book
Source code for the "Learning scikit-learn: Machine Learning in Python"
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
21% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
19.29
ACCEL
+14.46
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-23 · FORK-RETENTION 0.0% · 135 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
170
FOLLOWERS
101
OWNER ★
688
Engagement Signals
FORKS
297
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 135 / 135 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
gmonce/scikit-learn-book собрал 135 звёзд за окно, тогда как у автора всего 101 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 170. Это даёт surprise-индекс 0.0919 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 97% OF 9758 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9758 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.050.00+0.05ABOVE 97%
VELOCITY19.293.57+15.71ABOVE 88%
RETENTION0.0%37.5%-37.5 PPABOVE 0%
FORKS29799+198ABOVE 76%
SURPRISE0.090.01+0.08ABOVE 94%