1. 面试官：介绍一下特征工程的定义和作用。

2. 面试官：谈谈特征选择的方法和技巧，以及在实际应用中的思考。

3. 面试官：探讨特征构建的几种常见方式，并比较它们的优缺点。

4. 面试官：解释特征降维的概念及其在数据挖掘中的应用。

5. 面试官：设计一个机器学习模型，说明特征工程在模型性能提升中的重要性。

6. 面试官：分析特征之间的相关性对模型的影响，并提出解决方法。

7. 面试官：讨论特征缩放的原理和常用方法，以及在不同模型中的作用。

8. 面试官：解释特征编码的不同方法，比较其优劣，并举例说明其在实际应用中的情况。

9. 面试官：探讨特征工程在非结构化数据处理中的挑战和解决方案。

10. 面试官：谈谈特征工程在大规模数据集上的应用，以及对计算资源和算法效率的影响。