1. 面试官：如果你在训练模型时遇到了过拟合问题，你会采取什么方法来解决？请详细说明。

2. 面试官：什么是模型的泛化能力？它对模型性能有何影响？

3. 面试官：请解释模型评估中的偏差和方差之间的权衡关系是什么？

4. 面试官：如果你需要评估一个具有高度不平衡类别的模型，你会采取怎样的评估策略？

5. 面试官：如何使用学习曲线来评估模型的性能？

6. 面试官：在模型评估中，什么是ROC曲线和AUC值？它们如何帮助我们评估模型的性能？

7. 面试官：解释交叉验证的概念，以及它在模型评估中的作用和重要性。

8. 面试官：什么是模型诊断？在模型诊断中，我们可以使用哪些方法来识别和解决问题？

9. 面试官：当你需要选择合适的超参数来优化模型性能时，你会采取怎样的调优策略？

10. 面试官：如何确定模型是否出现了欠拟合的问题？你将如何解决这个问题？