1. 面试官：请解释决策树中的“信息增益”和“基尼系数”分别代表什么？它们在决策树中的作用是什么？

2. 面试官：讨论决策树算法和随机森林算法在处理高维数据时的优缺点。

3. 面试官：如果训练集中存在大量缺失值，你会如何处理决策树和随机森林算法中的缺失值？

4. 面试官：考虑到决策树和随机森林的过拟合问题，你会采取哪些方法来优化模型？

5. 面试官：解释随机森林中的“袋装法”和“特征子集随机选择”是如何影响模型的？

6. 面试官：讨论决策树和随机森林算法对异常值的鲁棒性。为什么随机森林更鲁棒？

7. 面试官：解释在随机森林中如何进行特征重要性评估，并讨论这种评估方法的局限性。

8. 面试官：描述随机森林中的“Out-of-Bag”误差估计是如何工作的？

9. 面试官：在随机森林中，Bagging 和 Boosting 有什么区别？分别讨论它们的优势和不足。

10. 面试官：讨论在决策树和随机森林中如何处理类别不平衡的数据集。