1. 面试官：如果你是一台机器学习模型，你会如何选择特征以提高自己的泛化能力？

2. 面试官：用非监督学习的方法进行特征选择时，你会遇到哪些挑战？如何克服这些挑战？

3. 面试官：如何利用信息增益和基尼指数进行特征选择？请详细解释其原理和应用场景。

4. 面试官：如果你要设计一个新的特征选择算法，你会从哪些方面入手？

5. 面试官：在数据稀疏的情况下，如何进行特征选择以确保模型的有效性和鲁棒性？

6. 面试官：现有的特征选择方法大多基于单个特征的评估，你有什么创新想法可以将特征之间的关联性考虑在内？

7. 面试官：特征选择和特征提取有什么区别？它们在特征工程中的作用各是什么？

8. 面试官：谈谈关于过滤式、包裹式和嵌入式特征选择方法的优缺点。

9. 面试官：如果特征之间存在多重共线性，如何进行特征选择以避免模型出现过拟合？

10. 面试官：考虑到特征选择可能会降低模型的维度，你如何评估特征选择对模型性能的影响？