1. 面试官：随机森林和梯度提升树有哪些相似之处？它们又有哪些不同之处？

2. 面试官：在集成学习方法中，如何选择合适的基学习器？请结合实际案例进行说明。

3. 面试官：解释一下随机森林中的“随机”是如何体现的？这种随机性对算法的表现有何影响？

4. 面试官：梯度提升树中的“梯度提升”是指什么？它是如何提升算法的性能的？

5. 面试官：在使用随机森林进行特征选择时，如何确定特征的重要性？

6. 面试官：梯度提升树在处理大规模数据时可能面临哪些挑战？如何解决这些挑战？

7. 面试官：对于随机森林和梯度提升树，它们在处理异常值和缺失值时有何不同的策略？

8. 面试官：如何利用集成学习方法来解决类别不平衡的问题？请提供一种有效的方法，并解释其原理。

9. 面试官：在集成学习方法中，bagging 和 boosting 有何区别？它们分别适用于什么样的场景？

10. 面试官：在实际应用中，集成学习方法可能存在过拟合的问题，你有什么方法来防止集成模型的过拟合？