便溺規律預測

📚 深度解析：便溺規律預測器

💡 常見使用場景

• 在pet-training場景下，先使用Elimination Predict建立輸入邊界，後續再對關鍵指標拆分歸因。
• 適合先做樣本驗證，再擴到全量，用於識別規則盲點和口徑漂移。
• 將異常樣本與處理假設並列記錄，便於後續修訂和經驗複用。

❓ 常見問題（FAQ）

如何避免誤報？

將輸入來源、轉換規則和閾值寫入同一入口，優先人工複核高風險樣本。

輸出可否直接落地？

建議經過複核後再進入執行流程，尤其是涉及人工審核或財務影響的動作。