1. 面试官：详细说明逻辑回归在欺诈检测模型中的优势和局限性。

2. 面试官：描述逻辑回归模型中的特征选择方法，以及如何应用到欺诈检测模型中。

3. 面试官：解释ROC曲线在欺诈检测模型中的意义和应用。

4. 面试官：讨论如何处理类别不平衡问题在逻辑回归模型中的欺诈检测应用中的影响。

5. 面试官：详细描述逻辑回归模型在实时欺诈检测系统中的部署和优化过程。

6. 面试官：比较逻辑回归和其他机器学习算法在欺诈检测中的性能和应用场景。

7. 面试官：论述基于逻辑回归的欺诈检测模型中的过拟合和欠拟合问题及其解决方法。

8. 面试官：介绍基于逻辑回归的异常检测在金融领域的应用和挑战。

9. 面试官：探讨逻辑回归模型在跨境支付欺诈检测中的特殊挑战和解决方案。

10. 面试官：详细描述基于逻辑回归的欺诈检测模型中的特征工程方法和技巧。