在避免布尔模型中的偏见和错误推断方面，管理者可以采取以下措施：
多样化数据源：避免只依赖单一数据源，可以从不同渠道收集数据，减少数据偏见的可能性。
数据清洗和处理：在使用数据前，进行数据清洗和处理，包括去除异常值、填补缺失值等，确保数据的准确性和完整性。
合适的模型选择：选择适合具体业务场景的模型，避免过度简化或复杂化模型，以减少错误推断的风险。
验证模型准确性：在建立模型后，进行模型验证和检验，确保模型的预测能力和准确性。
持续监测和调整：定期监测模型的表现，并根据反馈结果调整模型参数或结构，保持模型的准确性和稳定性。
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