在实际应用中，布尔模型常常会面临假设不满足的情况，这时需要考虑以下方法应对：
修正假设：首先需要分析造成假设不满足的原因，可能是数据不完整、样本不代表性等问题，可以通过修正假设来解决。比如考虑引入修正项，调整模型。
使用其他模型：如果布尔模型的假设完全不成立，可以考虑使用其他模型，如逻辑回归、支持向量机等。这些模型对假设要求更加宽松，可以更好地适应实际情况。
敏感性分析：对于假设不满足的情况，可以进行敏感性分析，检验模型对假设的敏感程度。如果模型对假设不敏感，可以继续使用；如果敏感度较高，需要谨慎解释模型结果。
采取非参数方法：非参数方法不对数据的分布做出具体假设，可以更好地处理假设不满足的情况。例如，核密度估计、基于树的方法等。
集成学习：通过集成多个模型的方法，可以减弱单个模型对假设的依赖，提高整体预测的准确性和稳定性。
实际案例分析：以具体案例说明，比如在市场营销中，如果用户行为数据不符合布尔模型的假设，可以考虑使用深度学习模型来更好地挖掘用户行为模式，实现个性化推荐。
综上所述，面对布尔模型中假设不满足的问题，应该根据具体情况选择合适的方法来解决，可以修正假设、选择其他模型、进行敏感性分析、采用非参数方法、使用集成学习等策略来应对挑战。