1. 面试官：在特征缩放和归一化中，介绍一种非线性的特征转换方法，并说明其优缺点。

2. 面试官：如何在特征工程中处理异常值，并说明处理异常值的影响。

3. 面试官：介绍目标编码（target encoding）在特征工程中的应用，以及可能遇到的挑战和解决方法。

4. 面试官：使用示例说明特征缩放对机器学习模型的影响，包括不同的缩放方法和模型类型。

5. 面试官：讨论在特征工程中使用PCA（主成分分析）降维的条件和适用场景。

6. 面试官：设计一种可以自动识别数据中异常值的特征工程方法，并评估其有效性。

7. 面试官：解释为什么在某些情况下，特征缩放和归一化并不适用于数据预处理。

8. 面试官：对特征选择和特征提取的概念进行比较，并说明它们在特征工程中的作用和重要性。

9. 面试官：讨论在多模态数据集上进行特征工程时可能面临的挑战，以及应对这些挑战的方法。

10. 面试官：介绍特征工程中的交互特征，并举例说明如何构建有效的交互特征。