一、实习经历 KS和IV值有什么区别二、项目介绍这里我没讲清楚用的是多分类模型怎么用自适应LASSO和随机森林筛选特征 bootstrap方法介绍多分类模型的F1是怎么计算的三、模型原理随机森林怎么计算特征重要性XGBoost原理介绍XGBoost怎么计算特征重要性（答错）注：gain的计算公式cover的计算公式：4.XGBoost怎么处理缺失值5.CNN的介绍四、代码题二分法代码题，变量名写错，左指针和右指针写反。部门介绍：利用模型训练模型分供业务使用

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1. 所有东西只在ddl时交付，绝不提前交 学习程度：30% 2. 当老板提出不一定对的意见时，先肯定，然后找出一个小点浅浅批评一下，最后最好能绕到是自己没讲清楚上 学习程度：0% 3. 当老板要求头脑风暴时，提出一个非常宏观且正确但是100%无法执行的计划 学习程度：0%，并认为自己永远不可能学会 4. paraphrase老板的话 学习程度：10% 5. 当同事提出自己不是很认同的意见时，回复“好想法，我回头想想” 学习程度：100%，但是在本部门是无法运用了，可以在下份工作里实践 6. 不重要的东西100%表示赞同，给予老板100%的肯定 学习程度：100%，但内心拒绝应用 7. 当同事...