1. 面试官：介绍一种基于强化学习的模型训练方法，并说明其在风控算法中的应用。

2. 面试官：探讨参数调优中的超参数优化策略，以及在风控算法中的实际应用。

3. 面试官：如何在模型训练过程中处理样本不平衡问题？请结合风控算法中的案例进行说明。

4. 面试官：谈谈模型评估中的AUC指标，以及在风控算法中如何利用AUC进行模型评估。

5. 面试官：阐述交叉验证在模型评估中的作用，并说明其在风控算法中的应用场景。

6. 面试官：探讨模型泛化能力的评估方法，并阐述在风控算法中的重要性。

7. 面试官：讨论模型训练中的数据泄露问题，以及在风控算法中如何防范数据泄露对模型的影响。

8. 面试官：如何设计一种高效的特征选择策略以提高模型预测能力？请结合风控算法中的应用进行说明。

9. 面试官：介绍一种针对时间序列数据的模型训练和调参方法，并说明其在风控算法中的应用。

10. 面试官：讨论模型集成中的Bagging和Boosting方法，并说明在风控算法中如何利用这些集成方法提高模型性能。