1. 面试官：通过比较 Bagging 和 Boosting，解释它们的区别，并举例说明在实际问题中如何选择合适的方法。

2. 面试官：在集成学习中，什么是弱分类器？它在集成模型中的作用是什么？举例说明一个弱分类器和一个强分类器。

3. 面试官：如何解决集成模型中的过拟合问题？提出至少三种方法并分别解释其原理。

4. 面试官：解释 Stacking 集成学习方法的原理，并说明它相对于其他集成学习方法的优势和劣势。

5. 面试官：讨论集成学习方法在处理不平衡数据集时的挑战，并提出相应的解决方案。

6. 面试官：如何使用集成方法作为特征选择技术？举例说明一个基于集成学习的特征选择算法，并解释其原理。

7. 面试官：介绍一种集成学习方法在大规模数据集上的并行化策略，说明其优势并给出一个应用场景。

8. 面试官：如何在集成学习中处理带有缺失值的数据？提出两种方法并说明其适用场景。

9. 面试官：讨论集成学习方法在深度学习模型中的应用，并说明其对深度学习模型性能的影响。

10. 面试官：解释集成学习中的模型投票 (Voting) 方法，包括硬投票和软投票，并说明它们在模型融合中的作用和区别。