1. 面试官：介绍一种高效的模型评估指标，并说明它的优势与局限性。

2. 面试官：针对不平衡数据集，如何进行模型评估与调优？请提供具体的方法和步骤。

3. 面试官：谈谈你对模型复杂度与偏差-方差均衡之间关系的理解。

4. 面试官：深入解析交叉验证在模型评估中的作用和原理，以及不同类型的交叉验证方法的优缺点。

5. 面试官：介绍一种基于模型输出概率的评估方法，并说明它在实际任务中的应用场景。

6. 面试官：如何选择合适的评估指标来评估多类别分类模型的性能？请说明理由并举例说明。

7. 面试官：解释学习曲线在模型评估中的作用，以及如何根据学习曲线调整模型。

8. 面试官：针对高维数据集，如何进行特征选择和模型调优？请列举具体的方法和步骤。

9. 面试官：探讨模型集成在模型评估与调优中的重要性，并举例说明常用的模型集成方法。

10. 面试官：如何利用模型解释性工具对模型进行评估与调优？请举例说明一个常用的模型解释性工具及其应用场景。