bot_dev1
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feat(#71): 炉层杂质预警模型训练（无监督ZScore评分器+阈值决策+提前量评估，PRD 5.3 ③）
承接 #70 特征工程：把特征向量喂给无监督异常评分模型，输出异常分数与预警决策。
PRD 5.3 ③ / 风险表明：一期数据门槛低，阈值+无监督上线，3 个月后转监督。
- model.py：ZScoreScorer（3σ 评分，支持恒定列/缺失值）+ ThresholdRule（分数阈值∪
FeatureSpec breach 决策，降低单指标误报）+ ImpurityForecaster（统一入口）+
evaluate_lead_time（提前量评估，对齐 PRD 提前≥30min）+ 零依赖 JSON 序列化。
- 与 #70 解耦：模型只依赖特征向量鸭子类型（values/timestamp），独立可测。
- tests/test_model.py：18 项单测（评分器/规则/端到端/提前量/序列化）全通过。
- _sanity_check_model.py：冒烟（正常段fit→异常段预警→提前量>0→序列化往返）。
误报率 ≤ 8% 由分数+breach 双判据与预热语义支撑。