1. 面试官：请解释逻辑回归模型的潜在缺点是什么？

2. 面试官：如果数据集不平衡，你会如何处理在使用逻辑回归时遇到的挑战？

3. 面试官：描述逻辑回归模型和线性回归模型之间的主要区别和相似之处。

4. 面试官：逻辑回归模型在处理离散特征时可能遇到的问题是什么？如何解决？

5. 面试官：解释逻辑回归模型中的正则化是如何工作的？正则化如何影响模型的性能？

6. 面试官：逻辑回归模型中的Sigmoid函数有什么作用？为什么选择Sigmoid函数作为逻辑回归模型的激活函数？

7. 面试官：为了处理多类别分类问题，你会如何调整逻辑回归模型？描述你的方法。

8. 面试官：逻辑回归模型中的损失函数是什么？它是如何衡量模型的性能并用于模型训练的？

9. 面试官：逻辑回归模型中的权重和偏置项有什么作用？它们是如何影响预测结果的？

10. 面试官：描述逻辑回归模型的优点和适用场景，以及在哪些情况下它可能不适用？