1. 面试官：在机器学习模型中，交叉验证的作用是什么？

2. 面试官：简要介绍交叉验证的原理和流程。

3. 面试官：如何选择合适的交叉验证方法？

4. 面试官：什么是验证集划分？它在模型评估中的作用是什么？

5. 面试官：有哪些常见的交叉验证方法，它们各有什么特点？

6. 面试官：解释一下交叉验证中的K-Fold方法，包括其优点和缺点。

7. 面试官：如何利用交叉验证来避免过拟合？

8. 面试官：介绍一下留出法（Holdout）交叉验证的优缺点。

9. 面试官：交叉验证在模型评估中的优势和局限是什么？

10. 面试官：讨论在不平衡数据集上使用交叉验证的挑战和解决方法。