如何将HermesAgent数据通过岭回归实现Anomaly检测的长尾词集成？

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如果在使用Hermes Agent进行模型训练时发现异常值明显，可能是由于数据中存在未识别或未处理的离群点。以下是Anomaly检测机制集成至模型训练流程的具体操作路径：

一、启用内置Anomaly-Sklearn集成模块

该方法利用Hermes Agent预置的sklearn兼容异常检测器，在岭回归前自动标记并软过滤异常样本，保持数据分布完整性的同时降低杠杆效应。

1、确认skills/mlops/sklearn/SKILL.md已启用，在cli-config.yaml中设置tools部分包含anomaly_detector项。

2、在配置文件中指定岭回归前置异常处理策略：anomaly_preprocessor: "IsolationForest"，并设定contamination参数为0.05。

3、运行命令hermes run --task ridge-regression --with-anomaly-detection启动带异常感知的训练流程。

二、接入外部Qdrant向量异常索引服务

此方案将原始特征向量实时写入Qdrant数据库，并通过近邻密度比（NND）算法动态识别高偏离度样本，适用于高维稀疏特征场景下的岭回归鲁棒性增强。

1、启动本地Qdrant服务：docker run -p 6333:6333 -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrant。

2、修改cli-config.yaml中vector_db配置段，将provider设为qdrant，api_endpoint指向http://localhost:6333。