1. 面试官：如果你要从头开始设计一个模型评估和验证的流程，你会考虑哪些关键因素？

2. 面试官：如何解释模型评估指标如准确度、精确度、召回率和F1分数？它们之间有什么区别？

3. 面试官：请说明模型的过拟合和欠拟合现象，并提供解决方法。

4. 面试官：你认为混淆矩阵在模型评估中的作用是什么？可以举例说明吗？

5. 面试官：在模型评估中，为什么使用交叉验证？它有什么优势和劣势？

6. 面试官：请谈谈模型评估中的ROC曲线和AUC指标，以及它们在实际应用中的意义。

7. 面试官：什么是统计学中的假设检验？在机器学习中，我们如何应用假设检验来评估模型？

8. 面试官：谈谈模型验证中的超参数调节，它在模型评估中的作用是什么？

9. 面试官：如何利用学习曲线分析模型性能，并解释它与模型评估的关系？

10. 面试官：请说明模型评估中的损失函数和评价指标之间的区别，以及它们在训练和验证过程中的作用。