1. 面试官：如何使用交叉验证来评估 Scikit-learn 模型的性能？

2. 面试官：介绍一些高级的超参数优化方法，用于优化 Scikit-learn 模型的性能。

3. 面试官：详细解释 Scikit-learn 中的 Pipeline 和 FeatureUnion，并说明它们在模型训练流程中的作用。

4. 面试官：如何在 Scikit-learn 中实现自定义评估指标？请结合示例说明。

5. 面试官：解释 Scikit-learn 中的 Bagging 和 Boosting 方法，并比较它们的优缺点。

6. 面试官：介绍 Scikit-learn 中的决策树（Decision Tree）算法，并说明如何进行参数调优以避免过拟合。

7. 面试官：如何在 Scikit-learn 中处理不平衡数据集？提出一种创新的方法，并阐述其优势。

8. 面试官：解释 Scikit-learn 中的 K-means 算法，并讨论在多维数据集上使用 K-means 的挑战和解决方案。

9. 面试官：如何利用 Scikit-learn 中的模型解释技术来解释模型的预测结果？

10. 面试官：详细介绍 Scikit-learn 中的集成学习方法，如随机森林和梯度提升树，并说明它们在实际应用中的效果和限制。