1、做数据分析选特征的时候有哪些评判指标？
2、用过哪些特征相关度的指标？
3、XGB+LR，XGB充当什么角色？
4、为什么XGB+LR可以提高模型效果？
5、如何在XGB模型选择树的棵树时早停？
6、XGB的损失函数进行了二阶泰勒展开，为什么可以用泰勒展开？为什么用二阶而不是三阶四阶？
7、如何解决样本不均衡问题？
8、class_weight的思想是什么？
9、提高正样本的权重，会不会提高过拟合？如果会的话，如何解决？
10、特征工程预处理的流程？
11、标准化的原理？
12、标准化的适用场景、不适应场景？
13、所有模型都要求对数据进行标准化么？
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