1. 面试官：介绍交叉验证（Cross-Validation）的基本概念和作用。

2. 面试官：在实际项目中，如何选择合适的交叉验证方法？请举例说明。

3. 面试官：谈谈交叉验证在模型评估中的优势和局限性。

4. 面试官：探讨交叉验证对模型泛化能力的影响，以及如何解决过拟合和欠拟合问题。

5. 面试官：分析交叉验证在不平衡数据集上的应用，以及针对不同类型的不平衡问题，如何选择合适的交叉验证策略。

6. 面试官：解释如何使用交叉验证来进行超参数调优，以及交叉验证在网格搜索和随机搜索中的应用。

7. 面试官：讨论交叉验证在时间序列数据和空间数据上的适用性，以及针对这些特殊数据类型，需要考虑哪些交叉验证方面的问题。

8. 面试官：探讨交叉验证在深度学习模型中的应用，并比较其与其他验证方法（如留出法、单一验证集等）的优势和劣势。

9. 面试官：介绍交叉验证在集成学习（Ensemble Learning）中的作用和实践经验。

10. 面试官：提出一种创新的交叉验证方法，针对特定场景（如稀有事件检测、异常检测等）进行想法和探讨。