1. 面试官：介绍逻辑回归模型的基本原理和应用场景。

2. 面试官：解释逻辑回归模型的损失函数，并说明其优化方式。

3. 面试官：a. 以“猫狗分类”为例，说明逻辑回归模型的具体应用。 b. 介绍如何处理数据并训练逻辑回归模型。 c. 讨论该模型可能遇到的问题以及解决方案。

4. 面试官：探讨逻辑回归模型中的正则化方法，包括L1和L2正则化的作用和区别。

5. 面试官：解释逻辑回归模型和线性回归模型之间的关系，并讨论它们的异同点。

6. 面试官：在逻辑回归模型中，如何处理特征工程中的缺失值、异常值和分类变量？

7. 面试官：讨论高维数据和逻辑回归模型之间的挑战，并提出相应的解决方案。

8. 面试官：介绍逻辑回归模型与支持向量机（SVM）之间的比较，包括适用场景、性能表现、优缺点等方面的对比。

9. 面试官：探讨逻辑回归模型在多类别分类问题中的应用，以及解决多类别问题的常用方法。

10. 面试官：详细说明逻辑回归模型的预测结果的解释性和可解释性，并讨论其在实际业务中的应用价值。