在数据科学领域，面试过程中考察的不仅仅是技术能力，更重要的是候选人是否具备面试技巧。尽管数据科学领域广泛，但有一些面试问题经常被问到。以下是七个最常见的数据科学面试问题及其回答。
线性回归模型基于以下四个假设：
线性关系：X与Y的均值之间存在直线关系。
同方差性：残差的方差对于X的每个值都是相同的。
独立性：观测值彼此互斥。
正态性：对于任何固定的X值，Y都呈正态分布。
严重偏离这些假设会使结果变得无效。较小的偏离会增加估计的偏差或方差。
多重共线性指的是在回归模型中两个或多个预测变量之间存在强烈的线性关系。这会挑战模型，因为它削弱了独立变量的统计重要性。虽然它可能不会显著影响模型的准确性，但它会影响预测的方差。它降低了对独立变量解释的质量。
如果只对预测感兴趣，多重共线性可能不会影响；但是，为了使模型更易于解释，应该避免特征中非常高（约R^2>0.8）的内容。或者，也可以使用方差膨胀因子（VIF）来检查独立变量之间是否存在共线性/多重共线性。标准基准是如果VIF大于5，则存在多重共线性。
因此，多重共线性/共线性不会改变决策树的预测结果，因为这些问题影响模型的可解释性或从结果中得出结论的能力。然而，在从决策树模型进行推断时，考虑每个特征可能如何受到另一个特征的影响对于做出有洞察力的业务决策至关重要。
K最近邻是一种技术，可以通过查看最近的已分类点来对新样本进行分类，因此得名“K最近邻”。在下面的例子中，如果k=1，未分类的点被分类为蓝色点。
if k == 1:
classify(new_sample, classified_points)
朴素贝叶斯之所以被称为“朴素”，是因为它做出了一个强假设，即特征之间彼此不相关，这通常并非事实。