1. 面试官：如果您需要在多个模型中进行选择，您会如何设计一个自动化的模型选择流程？

2. 面试官：在模型训练中，您如何处理样本不平衡的问题？

3. 面试官：请解释交叉验证的概念，以及它在模型选择中的作用。

4. 面试官：在模型选择时，您如何使用网格搜索来优化超参数？

5. 面试官：讨论在模型选择和训练中需要考虑的偏差-方差权衡。

6. 面试官：请说明如何使用学习曲线来评估模型的性能和选择最佳模型。

7. 面试官：解释Bagging和Boosting的区别，并讨论它们在模型选择中的应用。

8. 面试官：如何处理特征选择和特征工程以优化模型选择和训练？

9. 面试官：在模型选择时，您如何评估模型的泛化能力？

10. 面试官：讨论模型选择和训练中的过拟合和欠拟合问题，以及如何解决这些问题。