1. 面试官：介绍一种常见的模型评估指标以及其计算方法。

2. 面试官：探讨模型评估中的过拟合和欠拟合现象，以及如何解决这些问题。

3. 面试官：解释模型评估中的偏差和方差，以及它们对模型性能的影响。

4. 面试官：如何评估一个回归模型的性能，考虑到不同的评估指标和情景。

5. 面试官：探讨交叉验证方法与样本外测试的区别和适用场景。

6. 面试官：描述模型评估中常用的混淆矩阵，并解释其在分类问题中的作用。

7. 面试官：说明ROC曲线和AUC指标在模型评估中的用途和限制。

8. 面试官：介绍模型优化中的超参数优化方法，并比较不同的调参技术。

9. 面试官：探讨模型鲁棒性与模型评估的关系，并提出如何提高模型的鲁棒性。

10. 面试官：解释模型评估中的假阳性和假阴性，以及如何降低这些错误。