1. 面试官：介绍模型融合的概念和作用。

2. 面试官：从统计学的角度解释模型融合的原理。

3. 面试官：详细描述模型融合中的Bagging方法，并举例说明适合使用Bagging的场景。

4. 面试官：详细描述模型融合中的Boosting方法，并举例说明适合使用Boosting的场景。

5. 面试官：解释Stacking模型融合方法的原理，并说明其优势和局限性。

6. 面试官：介绍模型融合中的Voting方法，包括投票方式、优势和适用情况。

7. 面试官：解释模型融合中的Blending方法，包括工作原理、优点和缺点。

8. 面试官：分析模型融合中的StackNet方法，包括其原理和与Stacking的比较。

9. 面试官：探讨模型融合中的Model Averaging方法，包括简单平均和加权平均的区别及适用场景。

10. 面试官：结合实际案例，阐述模型融合在实际机器学习项目中的应用和效果。