1. 面试官：请设计一种新颖的特征选择算法，用于处理大规模数据集的特征工程任务。

2. 面试官：探讨特征缩放在机器学习模型中的重要性，并提出一种新的特征缩放方法，使得在不同比例的特征下模型仍能表现良好。

3. 面试官：如何处理缺失值和异常值在特征工程中的问题？请提出一种综合的解决方案，并讨论其优缺点。

4. 面试官：请设计一个能够自适应数据分布的特征转换方法，用以解决非线性数据在特征工程中的挑战。

5. 面试官：讨论特征交叉在特征工程中的作用，提出一种创新的特征交叉方法，并说明其优势。

6. 面试官：探索特征降维技术的发展趋势，并提出一种新颖的特征降维算法，适用于高维数据的特征工程任务。

7. 面试官：设计一个结合自监督学习和特征提取的智能特征生成框架，用于处理无标签数据集的特征工程问题。

8. 面试官：如何在特征工程中充分利用时间序列数据的信息？请提供一种创新的时间序列特征提取方法，并说明其适用范围。

9. 面试官：探讨特征重要性评估方法的局限性，并提出一种基于模型集成的新型特征评估算法，用于更准确地评估各特征的重要性。

10. 面试官：讨论特征噪声对模型训练的影响，并提出一种鲁棒的特征噪声检测和过滤方法，以优化特征工程过程。