1. 面试官：如果你要训练一个回归模型，但是只有很少的训练数据，你会采取什么样的特殊方法来解决这个问题？

2. 面试官：以一种简单易懂的方式解释多元线性回归模型的工作原理和应用场景。

3. 面试官：介绍一种新颖的回归模型评估指标，用于评价预测模型的性能。

4. 面试官：设计一个实验，来证明多元回归模型中存在多重共线性的影响。

5. 面试官：探讨在时间序列回归分析中，如何处理季节性变动的影响。

6. 面试官：针对高维数据集，如何选择合适的特征选择方法来提高回归模型的预测性能？

7. 面试官：解释拟合度优良的回归模型可能存在的过拟合问题，并提出有效的解决方案。

8. 面试官：描述一种非线性回归模型，并说明其在实际预测建模中的应用价值。

9. 面试官：谈谈回归模型中残差分析的重要性，以及如何利用残差图诊断模型的适应性。

10. 面试官：设计一个涉及时间序列回归模型和影响因子的实际案例分析，展示模型如何应用于业务决策中。