便溺规律预测

📚 深度解析：便溺规律预测器

💡 常见使用场景

• 在pet-training场景下，先使用Elimination Predict建立输入边界，后续再对关键指标拆分归因。
• 适合先做样本验证，再扩到全量，用于识别规则盲点和口径漂移。
• 将异常样本与处理假设并列记录，便于后续修订和经验复用。

❓ 常见问题（FAQ）

如何避免误报？

将输入来源、转换规则和阈值写入同一入口，优先人工复核高风险样本。

输出可否直接落地？

建议经过复核后再进入执行流程，尤其是涉及人工审核或财务影响的动作。