1. 面试官：你认为决策树算法相比其他机器学习算法有哪些优势？

2. 面试官：解释决策树算法中的信息增益和基尼指数的区别和作用。

3. 面试官：如何处理决策树算法中的过拟合问题？

4. 面试官：请说明决策树算法中的剪枝策略及其原理。

5. 面试官：在什么情况下应该使用决策树算法？

6. 面试官：解释决策树算法中的连续型特征处理方法。

7. 面试官：有哪些常见的决策树算法和它们之间的区别？

8. 面试官：请描述决策树算法的生长过程。

9. 面试官：讨论决策树算法在处理缺失值时的策略。

10. 面试官：你认为决策树算法是否容易受到噪声数据的影响？为什么？