1. 面试官：请解释离散化和分箱在特征工程中的作用和优势。

2. 面试官：设计一个算法，将连续特征离散化为指定数量的箱子，保证每个箱子中的样本数量尽可能均匀。

3. 面试官：介绍特征工程中常用的离散化方法，并比较它们的优缺点。

4. 面试官：如何利用离散化和分箱技术处理异常值？请举例说明。

5. 面试官：探讨离散化和分箱对机器学习模型性能的影响。

6. 面试官：解释决策树分箱和离散化的关系，并说明其在决策树算法中的重要性。

7. 面试官：探讨特征工程中的分位数离散化方法及其应用场景。

8. 面试官：如何利用分箱技术处理多维度特征数据？请结合实际案例说明。

9. 面试官：介绍特征工程中基于聚类的离散化方法，并分析其适用性和局限性。

10. 面试官：讨论离散化和分箱的未来发展趋势，以及在大数据和深度学习领域的应用前景。