1. 面试官：介绍一种基于特征重要性的特征选择方法，并解释其原理和应用场景。

2. 面试官：说明嵌入式特征选择与过滤式特征选择的区别，并举例说明何时使用哪种方法。

3. 面试官：分享一个针对高维数据集的特征选择算法，解释为什么它适用于高维数据。

4. 面试官：解释互信息 (Mutual Information) 在特征选择中的作用，以及如何利用互信息进行特征选择。

5. 面试官：讨论特征选择在深度学习模型中的应用，以及特征选择对深度学习模型训练和性能的影响。

6. 面试官：了解L1和L2正则化在特征选择中的作用吗？请比较它们的不同之处。

7. 面试官：介绍一种基于包装式特征选择的算法，并分析其优势和缺点。

8. 面试官：解释特征选择中的稳定性选择方法，以及为什么稳定性在特征选择中很重要。

9. 面试官：探讨如何结合交叉验证和特征选择来提高模型的泛化能力，以及可能遇到的挑战。

10. 面试官：分享一种面向时间序列数据的特征选择策略，并阐述在时间序列分析中特征选择的关键作用。