应依次执行五步：一启用polynomial_regression技能模块；二手动注入多项式特征映射；三构建多模型集成流水线；四绑定外部scikit-learn pipeline实例；五校准多项式阶数与正则化强度。
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如果您尝试使用Hermes Agent执行多项式回归任务，但模型输出不稳定或拟合效果不佳，则可能是由于特征工程配置缺失、多项式阶数未适配数据分布或Model集成策略未生效。以下是解决此问题的步骤：
一、启用并配置polynomial_regression技能模块
该方法通过激活Hermes Agent内置的多项式回归工具链，使Agent能自动解析输入数据结构并生成对应阶数的多项式特征矩阵。技能模块依赖skills/mlops/axolotl/下的polyfit_executor.py与sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures协同工作。
1、进入Hermes Agent项目根目录，执行命令打开技能配置文件：nano skills/mlops/axolotl/configs/polynomial_regression.yaml
2、将enabled字段值由false修改为true，保存退出。
3、运行初始化命令加载新技能：hermes skill reload polynomial_regression
二、手动注入多项式特征映射逻辑
该方法绕过自动技能调度，直接在会话上下文中注入定制化多项式变换函数，适用于需精确控制degree参数或引入交互式阶数选择的场景。底层调用tools/file_tools.py中的poly_feature_transform接口。
1、在当前会话中执行指令：/tool poly_feature_transform --degree 3 --input_path ./data/train.csv
2、确认输出路径中生成train_poly_degree3.csv文件。
3、将该文件路径作为后续model train命令的--feature_file参数传入。
三、构建多Model集成流水线
该方法利用Hermes Agent的并行工具调用能力，同步启动LinearRegression、RandomForestRegressor与XGBoostRegressor三个基模型，并通过skills/mlops/chroma/向量数据库对各模型预测结果进行加权融合。集成权重由tools/debug_helpers.py中的error_variance_analyzer动态计算。
1、编辑CLI配置文件：nano cli-config.yaml
2、在models节下添加三项配置：linear, random_forest, xgboost，确保enabled: true均被设为true。
3、执行集成训练命令：hermes model train --pipeline ensemble_poly --target_column price
四、绑定外部Scikit-learn Pipeline实例
该方法允许用户在本地Python环境中预构建包含StandardScaler、PolynomialFeatures与RidgeCV的完整Pipeline对象，并通过Hermes Agent的StdioAcpTransport机制将其注册为可调用服务。适用于已有成熟建模流程需无缝迁移的生产环境。
1、在本地创建pipeline_service.py，定义build_poly_ridge_pipeline()函数并序列化为pipeline.joblib。
2、将文件复制至Hermes Agent工作目录：scp pipeline.joblib user@server:/opt/hermes-agent/models/
3、在Hermes CLI中注册该Pipeline：hermes model register --name poly_ridge_v1 --path /opt/hermes-agent/models/pipeline.joblib --type sklearn-pipeline
五、校准多项式阶数与正则化强度
该方法通过Hermes Agent内置的交叉验证工具自动搜索最优degree与alpha组合，避免过拟合或欠拟合。调用skills/research/arxiv/中的cv_grid_search.py，基于测试集R²与MAE双指标决策。
1、准备网格搜索配置文件：cp skills/mlops/axolotl/configs/grid_search_template.yaml grid_search_poly.yaml
2、编辑grid_search_poly.yaml，设置param_grid.degree为[2,3,4,5]，param_grid.alpha为[0.01,0.1,1.0,10.0]。
3、触发自动调优：hermes tune --config grid_search_poly.yaml --metric r2_score
