1. 面试官：介绍数据预处理中的独热编码(One-Hot Encoding)，并说明其在机器学习中的作用。

2. 面试官：针对高基数特征，如何选择合适的编码方式进行数据转换？请举例说明。

3. 面试官：解释数据规范化(Normalization)和数据标准化(Standardization)的区别，并分析它们在特征缩放中的应用场景。

4. 面试官：通过Scikit-learn实现自定义的数据转换器(Transformer)，并说明其在机器学习管道中的作用。

5. 面试官：探讨使用数据转换技术处理类别不平衡数据的方法，以及其对模型训练的影响。

6. 面试官：数据预处理中的特征选择技术对模型训练有何影响？请举例说明。

7. 面试官：如何处理缺失值数据？请结合Scikit-learn中的方法进行说明，并分析不同处理方式对模型建模的影响。

8. 面试官：介绍异常值检测的常用方法，以及在数据预处理中如何处理异常值。

9. 面试官：在机器学习模型中，如何处理文本数据的特征转换？请结合Scikit-learn中的文本特征提取方法进行说明。

10. 面试官：探讨数据预处理中的特征降维技术的优缺点，并说明其在模型训练中的应用价值。