1. 面试官：解释模型解释性的概念和重要性。

2. 面试官：比较并分析线性模型与非线性模型的解释性能力。

3. 面试官：如何使用SHAP值来解释模型的预测结果？

4. 面试官：解释LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 的工作原理和应用场景。

5. 面试官：探讨特征重要性在模型解释性中的作用和局限性。

6. 面试官： 分析解释性模型如决策树和规则集在实际场景中的应用优势和局限性。

7. 面试官：解释全局解释性和局部解释性的概念，并举例说明。

8. 面试官：讨论模型解释性在黑盒模型中的挑战和解决方法。

9. 面试官：如何评估和比较不同模型的解释性能力？

10. 面试官：探讨模型解释性对业务决策的影响和意义。