Github Trends®
2559 findingsmedian surprise 0.00074window 180 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 180 days window ]
SOURCE: gharchive
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 30D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 180D (180 days) — РАНГ #1799.
FINDING #1799 · UNIT ID 843222
scikit-learn/scikit-learn
scikit-learn: machine learning in Python
[ PYTHON ][ ORG ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0000909
ENGAGEMENT2.81
FRESHNESS1.43
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
1% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
2.24
ACCEL
-0.03
RETENTION
6.5%
PEAK 2026-02-19 · FORK-RETENTION 78.1% · 404 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
24,642
FOLLOWERS
5,607
OWNER ★
67,138

Engagement Signals

FORKS
27,224
ISSUE AUTH
108
PR AUTH
295
UNIQUE STARGAZERS 403 / 404 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

scikit-learn/scikit-learn собрал 404 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,607 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 24,642. Это даёт surprise-индекс 0.0000909 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 78.1% и 403 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 2559 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 30%
VELOCITY2.242.88-0.64ABOVE 35%
RETENTION6.5%6.3%+0.3 PPABOVE 52%
FORKS27,2241,183+26,041ABOVE 98%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 15%