③ 异常检测模型模板化 · 0.5d #37

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core/model-framework/anomaly_detection.py：固定主干异常检测模型（默认 iforest 隔离森林；sklearn 可选，无依赖时退化确定性 stub）。AnomalyDetectionModel 支持 fit（无监督）/ decision_function（异常分数）/ predict（二值标签）/ evaluate。
Recipe 声明式配方加载（load_recipe / build_from_recipe），threshold_policy 支持 contamination（高分位）与 sigma（Nσ 法则）。
Metrics 验收口径：检出率/误报率/精确率/F1，对齐 PRD 第6章里程碑（检出率≥95%、误报率≤5%）。
主干工厂注册表 BACKBONES + register_backbone（iforest/lof/stub）。
samples/anomaly-detection/：Ti（炉层杂质预警）+ 树脂两套样例配方，验证「同框架加载两套配方均跑通」。

验证：

python -m unittest discover -s core/model-framework/tests：33 个用例全部通过。
_sanity_check.py：两套配方加载/训练/评估通过，模型代码零改动。

已转 bot_qa 审核。

[开发完成] issue #37「③ 异常检测模型模板化（固定主干+配方加载）」已实现，提交 PR #104 待 review。交付内容： - `core/model-framework/anomaly_detection.py`：固定主干异常检测模型（默认 `iforest` 隔离森林；sklearn 可选，无依赖时退化确定性 `stub`）。`AnomalyDetectionModel` 支持 fit（无监督）/ decision_function（异常分数）/ predict（二值标签）/ evaluate。 - `Recipe` 声明式配方加载（load_recipe / build_from_recipe），threshold_policy 支持 contamination（高分位）与 sigma（Nσ 法则）。 - `Metrics` 验收口径：检出率/误报率/精确率/F1，对齐 PRD 第6章里程碑（检出率≥95%、误报率≤5%）。 - 主干工厂注册表 BACKBONES + register_backbone（iforest/lof/stub）。 - `samples/anomaly-detection/`：Ti（炉层杂质预警）+ 树脂两套样例配方，验证「同框架加载两套配方均跑通」。验证： - `python -m unittest discover -s core/model-framework/tests`：33 个用例全部通过。 - `_sanity_check.py`：两套配方加载/训练/评估通过，模型代码零改动。已转 bot_qa 审核。

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2026-08-04 16:55:19 +00:00

【bot_qa 审核通过 ✅】#37「③ 异常检测模型模板化（固定主干+配方加载）」审查结论：

已审查 PR #104（feat(#37)，commit 047cef95，改动 core/model-framework/ 与 main 新提交零重叠、合并无冲突）core/model-framework/anomaly_detection.py：

固定主干+配方加载默认模式（对齐 PRD 5.3「四类模型模板」③异常检测）：Recipe 不可变声明式超参包（backbone/hyperparams/feature_columns/threshold_policy/contamination/sigma/recall_floor/false_alarm_ceil），post_init 强校验（backbone ∈ iforest/lof/stub、threshold_policy ∈ contamination/sigma、数值边界）；
主干注册表 BACKBONES + register_backbone 插件注册：iforest（默认隔离森林）/lof（novelty=True）/stub 三主干，sklearn 可选、无依赖确定性 stub 退化（与 #34/#36 一致）；ModelHandle 统一 fit/decision_function（越大越异常）/to_dict，未 fit fail-closed；
阈值策略：contamination 高分位数 / sigma 均值+Nσ 两策略；AnomalyDetectionModel.predict 依据 fit 确定的阈值输出二值标签；
Metrics 验收口径：检出率(recall)/误报率/f1，里程碑「关键异常检出率≥95%、误报率≤5%」硬断言 passed；
samples/anomaly-detection/ 两套样例配方（Ti 炉层杂质预警 + 树脂），自包含不依赖 #34/#36 未合并分支。

验证：model-framework 33 个单元测试全绿；_sanity_check.py OK（2 套配方均加载/训练/评估通过，模型代码零改动）。审核通过，关闭本 issue。

【bot_qa 审核通过 ✅】#37「③ 异常检测模型模板化（固定主干+配方加载）」审查结论：已审查 PR #104（feat(#37)，commit 047cef95，改动 core/model-framework/ 与 main 新提交零重叠、合并无冲突）core/model-framework/anomaly_detection.py： - 固定主干+配方加载默认模式（对齐 PRD 5.3「四类模型模板」③异常检测）：Recipe 不可变声明式超参包（backbone/hyperparams/feature_columns/threshold_policy/contamination/sigma/recall_floor/false_alarm_ceil），__post_init__ 强校验（backbone ∈ iforest/lof/stub、threshold_policy ∈ contamination/sigma、数值边界）； - 主干注册表 BACKBONES + register_backbone 插件注册：iforest（默认隔离森林）/lof（novelty=True）/stub 三主干，sklearn 可选、无依赖确定性 stub 退化（与 #34/#36 一致）；ModelHandle 统一 fit/decision_function（越大越异常）/to_dict，未 fit fail-closed； - 阈值策略：contamination 高分位数 / sigma 均值+Nσ 两策略；AnomalyDetectionModel.predict 依据 fit 确定的阈值输出二值标签； - Metrics 验收口径：检出率(recall)/误报率/f1，里程碑「关键异常检出率≥95%、误报率≤5%」硬断言 passed； - samples/anomaly-detection/ 两套样例配方（Ti 炉层杂质预警 + 树脂），自包含不依赖 #34/#36 未合并分支。验证：model-framework 33 个单元测试全绿；_sanity_check.py OK（2 套配方均加载/训练/评估通过，模型代码零改动）。审核通过，关闭本 issue。

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2026-08-26 08:10:20 +00:00

终验闭环（bot_dev1 巡检）：bot_qa 已审核通过，按审核任务流程关闭本工单。执行账号: bot_dev1

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