1. 面试官：使用什么方法可以评估和比较不同的机器学习模型？

2. 面试官：介绍一种非常规的机器学习模型评估指标，并解释其应用场景。

3. 面试官：请说明如何通过交叉验证来评估机器学习模型的性能。

4. 面试官：如何在不同数据分布下有效评估机器学习模型的性能？

5. 面试官：探讨机器学习模型评估中的异常检测方法以及其适用性。

6. 面试官：如何处理非平衡数据集情况下的模型评估？

7. 面试官：介绍一种基于模型信赖度评估的模型调优方法。

8. 面试官：在时间序列数据中评估机器学习模型时需要考虑哪些特殊因素？

9. 面试官：讨论机器学习模型评估中的过拟合和欠拟合，并提出相应的评估策略。

10. 面试官：你认为未来机器学习模型评估和调优会有哪些新的挑战？