1. 面试官：解释模型评估中的过拟合和欠拟合，并举例说明。

2. 面试官：介绍交叉验证的原理及其在模型评估中的作用。

3. 面试官：讨论模型评估中的ROC曲线和AUC指标的含义及其应用场景。

4. 面试官：如何衡量回归模型的性能，并讨论常用的回归模型评估指标之间的关联和区别。

5. 面试官：说明模型评估中的偏差和方差的概念，以及它们在机器学习中的重要性。

6. 面试官：探讨模型评估中的混淆矩阵，以及如何计算准确率、精确率、召回率和F1分数。

7. 面试官：解释模型调优中的超参数与参数的区别，并讨论常见的超参数调优方法。

8. 面试官：讨论模型评估中的特征重要性评估方法，并评价这些方法的优缺点。

9. 面试官：探讨在不平衡数据集上的模型评估方法，以及应对不平衡数据的技术。

10. 面试官：描述模型评估中的数据分布不匹配问题，并探讨应对数据分布不匹配的解决方法。