1. 面试官：在决策树和集成学习中，如何解决过拟合的问题？

2. 面试官：使用示例说明决策树与集成学习的区别和联系。

3. 面试官：如果数据集中包含大量缺失值，你会如何处理这种情况？

4. 面试官：谈谈决策树和集成学习在现实场景中的应用和优势。

5. 面试官：介绍一种决策树的优化算法，并说明它的工作原理。

6. 面试官：解释集成学习中的Bagging和Boosting方法，举例说明它们的应用场景。

7. 面试官：讨论决策树模型中的剪枝操作，以及其对模型的影响。

8. 面试官：解释特征重要性在决策树和集成学习中的作用，并说明如何计算。

9. 面试官：探讨决策树和集成学习模型在处理非线性关系时的表现和优劣势。

10. 面试官：针对不平衡数据集，你会如何设计一个有效的决策树或集成学习模型？