fix(training): patch lightgbm sklearn compatibility

docs/03_数据设计文档.md

@@ -74,6 +74,10 @@
 - 星期几
 - 是否节假日前后
 - 季节
+- 事件日期
+- 事件日期索引
+- 事件序号
+- 员工历史事件数
 - 请假申请渠道
 - 请假类型
 - 请假原因大类
@@ -129,6 +133,23 @@
 - 慢性病史和健康异常会提升缺勤时长
 - 年假和调休通常对应较短缺勤时长
 
+### 6.3 时序样本构造
+
+为支持 LSTM+MLP 深度学习模型，数据集在事件层面额外补充了时序字段：
+
+- `事件日期`：缺勤事件发生日期
+- `事件日期索引`：便于排序和窗口切片的数值型时间索引
+- `事件序号`：同一员工内部的事件顺序
+- `员工历史事件数`：该员工在数据集中对应的事件总数
+
+深度学习样本构造规则如下：
+
+- 以员工为单位按 `事件日期索引` 和 `事件序号` 排序
+- 取最近 `5` 次缺勤事件作为时间窗口输入
+- 序列不足时使用前向零填充
+- 当前事件作为窗口最后一个时间步
+- 静态特征单独输入 MLP 分支，与 LSTM 输出融合后进行回归预测
+
 ## 7. 数据质量要求
 
 - 无大量缺失值