1. 面试官：介绍一种基于特征排序的特征选择方法，并说明其优缺点。

2. 面试官：什么是主成分分析（PCA）？它是如何实现降维的？

3. 面试官：如何使用L1正则化实现特征选择？为什么L1正则化能够促使特征稀疏？

4. 面试官：介绍一种基于信息增益的特征选择算法，并说明其在决策树模型中的应用。

5. 面试官：什么是奇异值分解（SVD）？如何应用SVD进行特征降维？

6. 面试官：如何使用互信息和最大信息系数（MIC）来评估特征之间的相关性？

7. 面试官：介绍一种非线性降维技术，并说明其在高维数据中的优势和局限性。

8. 面试官：如何利用递归特征消除（RFE）来进行特征选择？它在机器学习模型中的作用是什么？

9. 面试官：什么是t-SNE降维？它在可视化高维数据中的应用有哪些特点？

10. 面试官：如何使用特征重要性评估方法来选择最重要的特征？